JP6357718B2 - Abnormal vehicle extraction device, abnormal vehicle extraction method, and program - Google Patents

Abnormal vehicle extraction device, abnormal vehicle extraction method, and program Download PDF

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Description

本発明は、異常車両抽出装置、異常車両抽出方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to an abnormal vehicle extraction device, an abnormal vehicle extraction method, and a program.

衛星測位システムによる受信信号や加速度センサー等の検出結果に基づき車両の位置を特定し、予め用意された地図情報に基づき特定した位置に対応する地図上の車両位置を取得する車載器がある(例えば、特許文献1参照)。この種の車載器では、例えば、地図上の車両位置に基づき有料道路を走行していると判定した場合、有料道路の通行料金を課金するものがある。また、車載器が取得した地図上の車両位置を示す情報をセンタサーバ等に送信し、センタサーバ等が受信した情報に基づき渋滞や混雑状況を示す交通情報を生成するものもある。このように、車載器で取得された車両位置を示す情報は、さまざまな処理に利用される。   There is an in-vehicle device that specifies the position of a vehicle based on a detection result of a received signal or an acceleration sensor by a satellite positioning system and acquires a vehicle position on a map corresponding to the position specified based on map information prepared in advance (for example, , See Patent Document 1). In this type of vehicle-mounted device, for example, when it is determined that the vehicle is traveling on a toll road based on the vehicle position on the map, there is a device that charges a toll for the toll road. In some cases, information indicating the vehicle position on the map acquired by the vehicle-mounted device is transmitted to a center server or the like, and traffic information indicating congestion or congestion is generated based on the information received by the center server or the like. As described above, information indicating the vehicle position acquired by the vehicle-mounted device is used for various processes.

特開2009−115588号公報JP 2009-115588 A

しかしながら、車載器が取得する車両位置が何らかの方法により改竄された場合、実際の車両位置ではない情報に基づき処理がなされ、正しくない処理結果が生成される虞がある。   However, when the vehicle position acquired by the vehicle-mounted device is altered by some method, processing is performed based on information that is not the actual vehicle position, and an incorrect processing result may be generated.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる異常車両抽出装置、異常車両抽出方法、およびプログラムを提供することにある。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to extract an abnormal vehicle in which information acquired by the vehicle-mounted device may be different from the actual vehicle situation. An abnormal vehicle extraction method and a program are provided.

本発明に係る異常車両抽出装置(300)は、車両(400)に搭載された車載器(100)から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部(302)と、前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部(304)と、を備え、前記異常車両抽出部は、前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値として、前記対象エリア内の速度と、前記対象エリア内の車両の密度とを取得し、前記対象エリア内の車両の密度が閾値よりも高く、且つ、前記対象エリア内の速度と前記車両情報が示す車両の走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定する。
この構成により、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。
The abnormal vehicle extraction device (300) according to the present invention is based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from the vehicle-mounted device (100) mounted on the vehicle (400), in a predetermined target time zone. A traffic state value calculating unit (302) that calculates a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area, the traffic state value calculated by the traffic state value calculating unit, and the vehicle-mounted device obtained from each vehicle An abnormal vehicle extraction unit (304) that extracts a vehicle in which the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area based on vehicle information , As the traffic state value calculated by the traffic state value calculation unit, the speed in the target area and the density of vehicles in the target area are acquired, and the density of vehicles in the target area is higher than a threshold value. And, if the amount of deviation between the running speed of the vehicle shown speed and the vehicle information of the target area is exceeds a predetermined allowable range, it determined that the running state of the vehicle is abnormal.
With this configuration, it is possible to extract an abnormal vehicle in which the information acquired by the vehicle-mounted device may be different from the actual vehicle state based on the relative relationship with other vehicles traveling on the same road.

また、この構成により、対象エリア内の交通状態に対応していない、つまり、車両情報に含まれる走行速度では対象エリア内を走行できない可能性が高い車両を異常車両として抽出することができる。よって、車両情報を改竄し、対象エリアを走行しているように見せかけている車両を抽出することができる。 Further, with this configuration, a vehicle that does not correspond to the traffic state in the target area, that is, a vehicle that is highly likely to be unable to travel in the target area at the travel speed included in the vehicle information can be extracted as an abnormal vehicle. Therefore, the vehicle information can be falsified to extract a vehicle that appears to be traveling in the target area.

また、この構成により、対象エリアを走行する車両の密度が閾値より高い状態における交通状態に基づき異常車両を検出する。車両の密度が高い交通状態では、車載器から取得される車両情報を多く取得できる。このため、複数の車両情報から平均的な交通状態を示す交通状態値を算出することができる。また、車両の密度が高い交通状態では、他の車両との間隔が狭く、対象エリア内の平均速度よりも速い速度で走行可能な空間が十分確保されていないと考えられる。このため、対象エリアを走行可能な速度は、交通状態に依存し、対象エリア内の交通状態が示す速度に近い。このように、対象エリアを走行する車両の走行速度がある程度制限される状態における交通状態値に基づき異常車両を検出することができるため、異常車両の検出精度を向上させることができる。 Also, with this configuration, an abnormal vehicle is detected based on a traffic state in a state where the density of vehicles traveling in the target area is higher than a threshold value. In a traffic state where the density of the vehicle is high, a large amount of vehicle information acquired from the vehicle-mounted device can be acquired. Therefore, a traffic state value indicating an average traffic state can be calculated from a plurality of vehicle information. Further, in a traffic state where the density of vehicles is high, it is considered that there is not enough space for traveling at a speed faster than the average speed in the target area because the distance from other vehicles is narrow. For this reason, the speed at which the vehicle can travel in the target area depends on the traffic state and is close to the speed indicated by the traffic state in the target area. Thus, since the abnormal vehicle can be detected based on the traffic state value in a state where the traveling speed of the vehicle traveling in the target area is limited to some extent, the detection accuracy of the abnormal vehicle can be improved.

また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、異なるタイミングで同一の車載器から取得された前記車両情報が示す車両の少なくとも二点の位置情報に基づき当該車両の走行速度を算出する走行速度算出部(303)をさらに備え、前記異常車両抽出部が、前記走行速度算出部が算出した走行速度に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定する。
この構成により、車両情報に含まれる車両の位置に基づき、車両の位置から車両の走行速度を算出できる。車両情報に含まれる車両の位置が改竄されている場合、車両の位置から算出された車両の走行速度は、実際の走行速度と乖離している可能性が高いと考えられる。よって、車両情報に含まれる車両の位置が改竄されている可能性の高い車両を異常車両として抽出することができる。
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両を報知する報知部(37)をさらに備える。
この構成により、異常車両についての情報を、有料道路についての料金支払いを管理する管理者、車両情報に基づき交通状況を監視する監視者、又は、異常車両と判定された車両の運転手に報知することができる。
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両についての課金状況を修正するための情報を生成する修正部(307)をさらに備える。
この構成により、修正部によって修正されるべき課金状況を修正するための情報が生成され、課金状況を修正するための処理を行うことができる。
According to another aspect of the present invention, in the above-described invention, the traveling speed of the vehicle is calculated based on position information of at least two points of the vehicle indicated by the vehicle information acquired from the same vehicle-mounted device at different timings. The vehicle further includes a travel speed calculation unit (303), and the abnormal vehicle extraction unit is a vehicle in which the travel state of the vehicle indicated by the vehicle information travels within the target area based on the travel speed calculated by the travel speed calculation unit. It is determined whether it is abnormal.
With this configuration, the traveling speed of the vehicle can be calculated from the position of the vehicle based on the position of the vehicle included in the vehicle information. When the position of the vehicle included in the vehicle information is falsified, it is highly likely that the traveling speed of the vehicle calculated from the position of the vehicle deviates from the actual traveling speed. Therefore, a vehicle having a high possibility that the position of the vehicle included in the vehicle information is falsified can be extracted as an abnormal vehicle.
Moreover, 1 aspect of this invention is further provided with the alerting | reporting part (37) which alert | reports the vehicle which determined that the said abnormal vehicle extraction part is abnormal in the invention described above.
With this configuration, information on abnormal vehicles is notified to an administrator who manages toll payment for toll roads, a supervisor who monitors traffic conditions based on vehicle information, or a driver of a vehicle determined to be an abnormal vehicle. be able to.
Moreover, one aspect of the present invention further includes a correction unit (307) that generates information for correcting a charging status of a vehicle that is determined to be abnormal by the abnormal vehicle extraction unit in the invention described above. .
With this configuration, information for correcting the charging status to be corrected by the correcting unit is generated, and processing for correcting the charging status can be performed.

また、本発明に係る別の異常車両抽出装置(300)は、車両(400)に搭載された車載器(100)から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部(302)と、前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部(304)と、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の前記車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定部(305)と、を備え、前記交通状態値算出部は、前記車両情報の密度が閾値以上であった場合、前記交通状態値を算出し、前記異常車両抽出部は、前記交通状態推定部が推定した交通状態に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定する。
この構成により、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の車両情報が少ない場合、所定の対象時間における所定の対象エリアの交通状態を推定する。ここで、車両情報の密度が低い場合には、少ない車両情報しか取得できないために、偏った車両情報に基づき交通状態を評価したり、偶然に特殊な状態であった車両の状態により交通状態を評価したりしてしまう虞がある。しかしながら、閾値よりも車両情報の密度が低い場合には、その対象時間帯に取得した車両情報により交通状態値を求めるのではなく、交通状態を推定し、この推定した交通状態に基づいて交通状態値を算出することで、車両情報の密度が低い対象エリアであっても平均的な交通状態に基づき異常車両を抽出することができる。
Another abnormal vehicle extraction device (300) according to the present invention is based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from the vehicle-mounted device (100) mounted on the vehicle (400). A traffic state value calculation unit (302) that calculates a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area in a target time zone, the traffic state value calculated by the traffic state value calculation unit, and an on-vehicle device of each vehicle An abnormal vehicle extraction unit (304) for extracting a vehicle in which the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area, based on the vehicle information acquired from the vehicle information, and in a predetermined target time zone If the density of the vehicle information of a predetermined target area is less than the threshold value, Bei traffic condition estimation unit that estimates a traffic condition of a predetermined target area in a predetermined target time zone and (305), the The traffic state value calculation unit calculates the traffic state value when the density of the vehicle information is equal to or higher than a threshold, and the abnormal vehicle extraction unit is based on the traffic state estimated by the traffic state estimation unit, It is determined whether or not the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area.
With this configuration, when the vehicle information in the predetermined target area in the predetermined target time zone is small, the traffic state of the predetermined target area in the predetermined target time is estimated. Here, when the density of the vehicle information is low, only a small amount of vehicle information can be obtained. Therefore, the traffic state is evaluated based on the biased vehicle information, or the traffic state is accidentally determined according to the state of the vehicle. There is a risk of evaluation. However, when the density of the vehicle information is lower than the threshold value, the traffic state value is estimated based on the estimated traffic state instead of obtaining the traffic state value based on the vehicle information acquired in the target time zone. By calculating the value, an abnormal vehicle can be extracted based on an average traffic state even in a target area where the density of vehicle information is low.

また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両を報知する報知部(37)をさらに備える。
この構成により、異常車両についての情報を、有料道路についての料金支払いを管理する管理者、車両情報に基づき交通状況を監視する監視者、又は、異常車両と判定された車両の運転手に報知することができる。
Moreover, 1 aspect of this invention is further provided with the alerting | reporting part (37) which alert | reports the vehicle which determined that the said abnormal vehicle extraction part is abnormal in the invention described above.
With this configuration, information on abnormal vehicles is notified to an administrator who manages toll payment for toll roads, a supervisor who monitors traffic conditions based on vehicle information, or a driver of a vehicle determined to be an abnormal vehicle. be able to.

また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両についての課金状況を修正するための情報を生成する修正部(307)をさらに備える。
この構成により、修正部によって修正されるべき課金状況を修正するための情報が生成され、課金状況を修正するための処理を行うことができる。
Moreover, one aspect of the present invention further includes a correction unit (307) that generates information for correcting a charging status of a vehicle that is determined to be abnormal by the abnormal vehicle extraction unit in the invention described above. .
With this configuration, information for correcting the charging status to be corrected by the correcting unit is generated, and processing for correcting the charging status can be performed.

また、本発明に係る異常車両抽出方法は、車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出ステップと、前記交通状態値算出ステップにおいて算出された前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出ステップと、を備え、前記異常車両抽出ステップでは、前記交通状態値算出ステップで算出された前記交通状態値として、前記対象エリア内の速度と、前記対象エリア内の車両の密度とを取得し、前記対象エリア内の車両の密度が閾値よりも高く、且つ、前記対象エリア内の速度と前記車両情報が示す車両の走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定する。  Moreover, the abnormal vehicle extraction method according to the present invention is based on vehicle information indicating the position and travel speed of the vehicle acquired from the vehicle-mounted device mounted on the vehicle, and traffic in a predetermined target area in a predetermined target time zone. Based on the traffic state value calculating step for calculating the traffic state value indicating the state, the traffic state value calculated in the traffic state value calculating step, and the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device of each vehicle, the vehicle information is An abnormal vehicle extraction step for extracting a vehicle in which the traveling state of the vehicle shown is abnormal as a vehicle traveling in the target area, and in the abnormal vehicle extraction step, the traffic calculated in the traffic state value calculating step As the state value, the speed in the target area and the density of the vehicle in the target area are acquired, and the density of the vehicle in the target area is higher than a threshold value. And, if the amount of deviation between the running speed of the vehicle shown speed and the vehicle information of the target area is exceeds a predetermined allowable range, it is determined that the running state of the vehicle is abnormal.
この構成により、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。また、この構成により、対象エリア内の交通状態に対応していない、つまり、車両情報に含まれる走行速度では対象エリア内を走行できない可能性が高い車両を異常車両として抽出することができる。よって、車両情報を改竄し、対象エリアを走行しているように見せかけている車両を抽出することができる。また、この構成により、対象エリアを走行する車両の密度が閾値より高い状態における交通状態に基づき異常車両を検出する。車両の密度が高い交通状態では、車載器から取得される車両情報を多く取得できる。このため、複数の車両情報から平均的な交通状態を示す交通状態値を算出することができる。また、車両の密度が高い交通状態では、他の車両との間隔が狭く、対象エリア内の平均速度よりも速い速度で走行可能な空間が十分確保されていないと考えられる。このため、対象エリアを走行可能な速度は、交通状態に依存し、対象エリア内の交通状態が示す速度に近い。このように、対象エリアを走行する車両の走行速度がある程度制限される状態における交通状態値に基づき異常車両を検出することができるため、異常車両の検出精度を向上させることができる。  With this configuration, it is possible to extract an abnormal vehicle in which the information acquired by the vehicle-mounted device may be different from the actual vehicle state based on the relative relationship with other vehicles traveling on the same road. Further, with this configuration, a vehicle that does not correspond to the traffic state in the target area, that is, a vehicle that is highly likely to be unable to travel in the target area at the travel speed included in the vehicle information can be extracted as an abnormal vehicle. Therefore, the vehicle information can be falsified to extract a vehicle that appears to be traveling in the target area. Also, with this configuration, an abnormal vehicle is detected based on a traffic state in a state where the density of vehicles traveling in the target area is higher than a threshold value. In a traffic state where the density of the vehicle is high, a large amount of vehicle information acquired from the vehicle-mounted device can be acquired. Therefore, a traffic state value indicating an average traffic state can be calculated from a plurality of vehicle information. Further, in a traffic state where the density of vehicles is high, it is considered that there is not enough space for traveling at a speed faster than the average speed in the target area because the distance from other vehicles is narrow. For this reason, the speed at which the vehicle can travel in the target area depends on the traffic state and is close to the speed indicated by the traffic state in the target area. Thus, since the abnormal vehicle can be detected based on the traffic state value in a state where the traveling speed of the vehicle traveling in the target area is limited to some extent, the detection accuracy of the abnormal vehicle can be improved.
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出手段、前記交通状態値算出手段が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出手段、として機能させるプログラムであって、前記異常車両抽出手段は、前記交通状態値算出手段が算出した前記交通状態値として、前記対象エリア内の速度と、前記対象エリア内の車両の密度とを取得し、前記対象エリア内の車両の密度が閾値よりも高く、且つ、前記対象エリア内の速度と前記車両情報が示す車両の走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定するプログラムである。  In addition, the program according to the present invention allows a computer to execute traffic in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from an on-vehicle device mounted on the vehicle. A vehicle indicated by the vehicle information based on a traffic state value calculating unit that calculates a traffic state value indicating a state, the traffic state value calculated by the traffic state value calculating unit, and the vehicle information acquired from an on-vehicle device of each vehicle. The abnormal vehicle extraction unit functions as an abnormal vehicle extraction unit that extracts a vehicle in which the traveling state of the vehicle is abnormal as a vehicle traveling in the target area, wherein the abnormal vehicle extraction unit is calculated by the traffic state value calculation unit. As a traffic state value, the speed in the target area and the density of vehicles in the target area are acquired, and the density of vehicles in the target area is higher than a threshold value. And, if the amount of deviation between the running speed of the vehicle shown speed and the vehicle information of the target area is exceeds a predetermined allowable range, a program determines that the running state of the vehicle is abnormal.
この構成により、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。また、この構成により、対象エリア内の交通状態に対応していない、つまり、車両情報に含まれる走行速度では対象エリア内を走行できない可能性が高い車両を異常車両として抽出することができる。よって、車両情報を改竄し、対象エリアを走行しているように見せかけている車両を抽出することができる。また、この構成により、対象エリアを走行する車両の密度が閾値より高い状態における交通状態に基づき異常車両を検出する。車両の密度が高い交通状態では、車載器から取得される車両情報を多く取得できる。このため、複数の車両情報から平均的な交通状態を示す交通状態値を算出することができる。また、車両の密度が高い交通状態では、他の車両との間隔が狭く、対象エリア内の平均速度よりも速い速度で走行可能な空間が十分確保されていないと考えられる。このため、対象エリアを走行可能な速度は、交通状態に依存し、対象エリア内の交通状態が示す速度に近い。このように、対象エリアを走行する車両の走行速度がある程度制限される状態における交通状態値に基づき異常車両を検出することができるため、異常車両の検出精度を向上させることができる。  With this configuration, it is possible to extract an abnormal vehicle in which the information acquired by the vehicle-mounted device may be different from the actual vehicle state based on the relative relationship with other vehicles traveling on the same road. Further, with this configuration, a vehicle that does not correspond to the traffic state in the target area, that is, a vehicle that is highly likely to be unable to travel in the target area at the travel speed included in the vehicle information can be extracted as an abnormal vehicle. Therefore, the vehicle information can be falsified to extract a vehicle that appears to be traveling in the target area. Also, with this configuration, an abnormal vehicle is detected based on a traffic state in a state where the density of vehicles traveling in the target area is higher than a threshold value. In a traffic state where the density of the vehicle is high, a large amount of vehicle information acquired from the vehicle-mounted device can be acquired. Therefore, a traffic state value indicating an average traffic state can be calculated from a plurality of vehicle information. Further, in a traffic state where the density of vehicles is high, it is considered that there is not enough space for traveling at a speed faster than the average speed in the target area because the distance from other vehicles is narrow. For this reason, the speed at which the vehicle can travel in the target area depends on the traffic state and is close to the speed indicated by the traffic state in the target area. Thus, since the abnormal vehicle can be detected based on the traffic state value in a state where the traveling speed of the vehicle traveling in the target area is limited to some extent, the detection accuracy of the abnormal vehicle can be improved.

また、本発明に係る異常車両抽出方法は、車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出ステップと、前記交通状態値算出ステップにおいて算出された前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出ステップと、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の前記車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定ステップと、を備え、前記交通状態値算出ステップでは、前記車両情報の密度が閾値以上であった場合、前記交通状態値を算出し、前記異常車両抽出ステップでは、前記交通状態推定ステップで推定された交通状態に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定する
この構成により、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。また、この構成により、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の車両情報が少ない場合、所定の対象時間における所定の対象エリアの交通状態を推定する。ここで、車両情報の密度が低い場合には、少ない車両情報しか取得できないために、偏った車両情報に基づき交通状態を評価したり、偶然に特殊な状態であった車両の状態により交通状態を評価したりしてしまう虞がある。しかしながら、閾値よりも車両情報の密度が低い場合には、その対象時間帯に取得した車両情報により交通状態値を求めるのではなく、交通状態を推定し、この推定した交通状態に基づいて交通状態値を算出することで、車両情報の密度が低い対象エリアであっても平均的な交通状態に基づき異常車両を抽出することができる。
Moreover, the abnormal vehicle extraction method according to the present invention is based on vehicle information indicating the position and travel speed of the vehicle acquired from the vehicle-mounted device mounted on the vehicle, and traffic in a predetermined target area in a predetermined target time zone. Based on the traffic state value calculating step for calculating the traffic state value indicating the state, the traffic state value calculated in the traffic state value calculating step, and the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device of each vehicle, the vehicle information is An abnormal vehicle extraction step of extracting a vehicle in which the traveling state of the vehicle indicated is abnormal as a vehicle traveling in the target area, and the density of the vehicle information in the predetermined target area in a predetermined target time zone is less than a threshold value. A traffic state estimating step for estimating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone, and the traffic state value calculating step When the density of the vehicle information is greater than or equal to a threshold, the traffic state value is calculated, and in the abnormal vehicle extraction step, the vehicle information indicated by the vehicle information is based on the traffic state estimated in the traffic state estimation step. It is determined whether or not the traveling state is abnormal as a vehicle traveling in the target area .
With this configuration, it is possible to extract an abnormal vehicle in which the information acquired by the vehicle-mounted device may be different from the actual vehicle state based on the relative relationship with other vehicles traveling on the same road. Further, according to this configuration, when the vehicle information in the predetermined target area in the predetermined target time zone is small, the traffic state of the predetermined target area in the predetermined target time is estimated. Here, when the density of the vehicle information is low, only a small amount of vehicle information can be obtained. Therefore, the traffic state is evaluated based on the biased vehicle information, or the traffic state is accidentally determined according to the state of the vehicle. There is a risk of evaluation. However, when the density of the vehicle information is lower than the threshold value, the traffic state value is estimated based on the estimated traffic state instead of obtaining the traffic state value based on the vehicle information acquired in the target time zone. By calculating the value, an abnormal vehicle can be extracted based on an average traffic state even in a target area where the density of vehicle information is low.

また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出手段、前記交通状態値算出手段が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出手段、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の前記車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定手段、として機能させるプログラムであって、前記交通状態値算出手段は、前記車両情報の密度が閾値以上であった場合、前記交通状態値を算出し、前記異常車両抽出手段は、前記交通状態推定手段が推定した交通状態に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定するプログラムである。
この構成により、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。また、この構成により、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の車両情報が少ない場合、所定の対象時間における所定の対象エリアの交通状態を推定する。ここで、車両情報の密度が低い場合には、少ない車両情報しか取得できないために、偏った車両情報に基づき交通状態を評価したり、偶然に特殊な状態であった車両の状態により交通状態を評価したりしてしまう虞がある。しかしながら、閾値よりも車両情報の密度が低い場合には、その対象時間帯に取得した車両情報により交通状態値を求めるのではなく、交通状態を推定し、この推定した交通状態に基づいて交通状態値を算出することで、車両情報の密度が低い対象エリアであっても平均的な交通状態に基づき異常車両を抽出することができる。
In addition, the program according to the present invention allows a computer to execute traffic in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from an on-vehicle device mounted on the vehicle. A vehicle indicated by the vehicle information based on a traffic state value calculating unit that calculates a traffic state value indicating a state, the traffic state value calculated by the traffic state value calculating unit, and the vehicle information acquired from an on-vehicle device of each vehicle. When the density of the vehicle information in the predetermined target area in a predetermined target time zone is less than a threshold , the abnormal vehicle extraction means for extracting a vehicle whose driving state is abnormal as a vehicle traveling in the target area, A program for functioning as a traffic state estimating means for estimating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone, wherein the traffic state value calculating means Calculates the traffic state value when the density of the vehicle information is greater than or equal to a threshold value, and the abnormal vehicle extraction unit is configured to determine whether the vehicle information indicated by the vehicle information is based on the traffic state estimated by the traffic state estimation unit. It is a program for determining whether or not the traveling state is abnormal as a vehicle traveling in the target area .
With this configuration, it is possible to extract an abnormal vehicle in which the information acquired by the vehicle-mounted device may be different from the actual vehicle state based on the relative relationship with other vehicles traveling on the same road. Further, according to this configuration, when the vehicle information in the predetermined target area in the predetermined target time zone is small, the traffic state of the predetermined target area in the predetermined target time is estimated. Here, when the density of the vehicle information is low, only a small amount of vehicle information can be obtained. Therefore, the traffic state is evaluated based on the biased vehicle information, or the traffic state is accidentally determined according to the state of the vehicle. There is a risk of evaluation. However, when the density of the vehicle information is lower than the threshold value, the traffic state value is estimated based on the estimated traffic state instead of obtaining the traffic state value based on the vehicle information acquired in the target time zone. By calculating the value, an abnormal vehicle can be extracted based on an average traffic state even in a target area where the density of vehicle information is low.

この発明によれば、車載器が取得した車両位置が実際の車両の位置と異なる可能性がある車両を検出することができる。   According to this invention, it is possible to detect a vehicle in which the vehicle position acquired by the vehicle-mounted device may be different from the actual vehicle position.

本発明の一実施形態に係る異常車両抽出システム1の一例を示す概略図である。It is a schematic diagram showing an example of abnormal vehicle extraction system 1 concerning one embodiment of the present invention. 地図情報に含まれる一部の道路を示す図である。It is a figure which shows the one part road included in map information. 図2に示した道路において取得された車両情報の分布を示す図である。It is a figure which shows distribution of the vehicle information acquired in the road shown in FIG. 所定時刻における対象エリア内の車両の分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of distribution of the vehicle in the object area in predetermined time. 車両400が取得した5つの車両情報S11〜S15に基づき、車両400の地図上の走行位置と走行速度とを示す図である。It is a figure which shows the driving | running | working position and driving speed on the map of the vehicle 400 based on five vehicle information S11-S15 which the vehicle 400 acquired. 車載器100の構成例を示すブロック図である。3 is a block diagram illustrating a configuration example of the in-vehicle device 100. FIG. 異常車両抽出装置300の構成例を示すブロック図である。3 is a block diagram illustrating a configuration example of an abnormal vehicle extraction device 300. FIG. 車載器100による処理の一例について説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process by the onboard equipment 100. FIG. 異常車両抽出装置300による全体処理の一例について説明するためのフローチャートである。5 is a flowchart for explaining an example of overall processing by the abnormal vehicle extraction device 300; 異常車両抽出処理の一例について説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of an abnormal vehicle extraction process.

[第1実施形態]
以下、本発明の一実施形態に係る異常車両抽出システム1の一例を示す。図1は、本発明の一実施形態に係る異常車両抽出システム1の一例を示す概略図である。
[First Embodiment]
Hereinafter, an example of the abnormal vehicle extraction system 1 according to an embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example of an abnormal vehicle extraction system 1 according to an embodiment of the present invention.

(全体構成)
図1に示す通り、異常車両抽出システム1は、車載器100と、路側装置200と、異常車両抽出装置300とを備える。
車載器100は、車両400に搭載され、車両情報等を生成し、路側装置200に送信する。車両情報には、車両400の位置を示す情報、及び、車両400の走行速度を示す情報が含まれる。
なお、図示は省略するが、路側装置200は、通過する複数の車両400の車載器100から車両情報等を受信し、異常車両抽出装置300に送信する。よって、異常車両抽出装置300には、複数の車載器100からの車両情報等が送信される。
(overall structure)
As shown in FIG. 1, the abnormal vehicle extraction system 1 includes an in-vehicle device 100, a roadside device 200, and an abnormal vehicle extraction device 300.
The vehicle-mounted device 100 is mounted on the vehicle 400, generates vehicle information and the like, and transmits it to the roadside device 200. The vehicle information includes information indicating the position of the vehicle 400 and information indicating the traveling speed of the vehicle 400.
In addition, although illustration is abbreviate | omitted, the roadside apparatus 200 receives vehicle information etc. from the onboard equipment 100 of the some vehicle 400 to pass, and transmits to the abnormal vehicle extraction apparatus 300. Therefore, vehicle information and the like from the plurality of vehicle-mounted devices 100 are transmitted to the abnormal vehicle extraction device 300.

路側装置200は、交差点など、所定の路側に設けられている。路側装置200は、路側に設けられた路側アンテナ201と接続されており、路側アンテナ201を介して、通信領域にある車載器100と通信を行う。路側装置200は、通信可能な車載器100に対して、車両情報等の送信を要求し、車載器100から車両情報等を受信する。ここで、車載器100は、路側装置200と通信した前回の通信時以降に生成した全ての車両情報等を路側装置200に送信する。   The roadside device 200 is provided on a predetermined roadside such as an intersection. The roadside device 200 is connected to a roadside antenna 201 provided on the roadside, and communicates with the vehicle-mounted device 100 in the communication area via the roadside antenna 201. The roadside device 200 requests the vehicle-mounted device 100 capable of communication to transmit vehicle information and receives vehicle information and the like from the vehicle-mounted device 100. Here, the vehicle-mounted device 100 transmits all the vehicle information and the like generated after the previous communication with the roadside device 200 to the roadside device 200.

異常車両抽出装置300は、各地に設けられた路側装置200から車両情報を受信し、受信した車両情報に基づき、走行状態が異常である車両400を抽出する。本実施形態において、異常車両抽出装置300は、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する。異常車両抽出装置300は、算出した交通状態値に基づき、車両情報が示す車両400の走行状態が対象エリア内を走行する車両400として異常である異常車両を抽出する。   The abnormal vehicle extraction device 300 receives vehicle information from roadside devices 200 provided in various places, and extracts a vehicle 400 whose running state is abnormal based on the received vehicle information. In the present embodiment, the abnormal vehicle extraction device 300 calculates a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone. The abnormal vehicle extraction device 300 extracts an abnormal vehicle in which the traveling state of the vehicle 400 indicated by the vehicle information is abnormal as the vehicle 400 traveling in the target area based on the calculated traffic state value.

異常車両抽出装置300は、異常車両を抽出することにより、車両情報に含まれる車両の位置情報、及び、課金処理に用いられる車両の位置情報等を何らかの方法により改竄して、一般道路の走行したように見せかけて、有料道路の課金料金の支払い免れようとする不正車両を抽出することができる。また、異常車両抽出装置300は、車両情報に含まれる車両の走行日時を何らかの方法により改竄して、有料道路の課金料金が減免される時間帯を走行したように見せかけて、課金料金の支払い免れようとする不正車両を抽出することができる。なお、車両の位置情報が何らかの方法により改竄された場合には、車載器100に登録されている地図情報が更新されておらず、地図情報に含まれる道路の中で最もらしいと誤判定された場合も含まれる。   The abnormal vehicle extraction device 300 extracts the abnormal vehicle, falsifies the position information of the vehicle included in the vehicle information, the position information of the vehicle used for the billing process, etc. by some method, and travels on a general road. In this way, it is possible to extract a fraudulent vehicle trying to avoid paying the toll road charge. In addition, the abnormal vehicle extraction device 300 falsifies the travel date and time of the vehicle included in the vehicle information by some method to make it appear that the vehicle has traveled in a time zone during which the toll road charging fee is reduced or exempted. An unauthorized vehicle to be extracted can be extracted. In addition, when the position information of the vehicle is altered by some method, the map information registered in the vehicle-mounted device 100 is not updated, and it is erroneously determined to be the most likely road among the map information. Cases are also included.

(地図情報について)
ここで、図2を参照して、車載器100において車両400の地図上の位置を取得するための地図情報について説明する。図2は、地図情報に含まれる一部の道路を示す図である。
図2に示す通り、地図上の道路には、ノードIDとリンクIDとが割り当てられている。ノードIDとは、道路上の所定の位置(ノード)を示す識別情報である。リンクIDとは、2つのノードで挟まれた道路領域(リンク)を示す識別情報である。図示に示す道路には、ノードID=N1〜N14と、リンクID=L1〜11とが、それぞれ割り当てられている。
なお、リンクL2〜L4の道路は、有料道路であって、それ以外の道路は一般道である。
本実施形態において、対象エリアとは、少なくとも1つのリンクであって、対象エリアに含まれるリンクは予め決められている。なお、対象エリアは、複数のリンク(例えばリンクL2〜L4)を含むものでもよい。
(About map information)
Here, with reference to FIG. 2, the map information for acquiring the position on the map of the vehicle 400 in the vehicle-mounted device 100 will be described. FIG. 2 is a diagram illustrating some roads included in the map information.
As shown in FIG. 2, node IDs and link IDs are assigned to roads on the map. The node ID is identification information indicating a predetermined position (node) on the road. The link ID is identification information indicating a road area (link) sandwiched between two nodes. Node IDs = N1 to N14 and link IDs = L1 to 11 are assigned to the roads shown in the figure.
The roads of links L2 to L4 are toll roads, and the other roads are general roads.
In the present embodiment, the target area is at least one link, and the link included in the target area is determined in advance. The target area may include a plurality of links (for example, links L2 to L4).

(異常車両抽出装置300の処理と交通状態との関係について)
ここで、図3を参照して、図2に示した道路において取得された車両情報の密度について説明する。図3は、図2に示した道路において取得された車両情報の分布を示す図である。
図3には、対象時間帯(例えば、○月○日13:00〜13:10)に取得された車両情報に基づき、図2に示した道路を走行した車両の地図位置を示す。なお、図3には、対象時間帯に取得された同一車両の複数の地図位置が含まれている。つまり、図3は、対象時間帯において生成された全ての車両情報を地図位置に基づき並べた状態を示す。
(Relationship between processing of abnormal vehicle extraction device 300 and traffic state)
Here, the density of the vehicle information acquired on the road shown in FIG. 2 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing a distribution of vehicle information acquired on the road shown in FIG.
FIG. 3 shows the map position of the vehicle that has traveled on the road shown in FIG. 2 based on the vehicle information acquired in the target time zone (for example, ** month * day 13: 00 to 13: 10). Note that FIG. 3 includes a plurality of map positions of the same vehicle acquired in the target time zone. That is, FIG. 3 shows a state in which all vehicle information generated in the target time zone is arranged based on the map position.

図示の通り、リンクL1,L6〜L8、L5では車両情報の密度が高く、リンクL9〜L11では車両情報の密度が低い。なお、リンクL2〜L4での車両情報の密度は、リンクL1,L6〜L8、L5よりは低く、リンクL9〜L11よりは高い。車両情報の密度が、リンクL2〜L4程度であれば、道路を走行する車両の交通状態から道路を走行する車両の走行速度がある程度制限されると考えらえる。一方、車両情報の密度が、リンクL9〜L11程度ならば、道路を走行する車両の交通状態から車両の走行速度は制限されることはないと考えられる。   As illustrated, the links L1, L6 to L8, and L5 have high vehicle information density, and the links L9 to L11 have low vehicle information density. In addition, the density of the vehicle information in link L2-L4 is lower than link L1, L6-L8, L5, and higher than link L9-L11. If the density of the vehicle information is about links L2 to L4, it can be considered that the traveling speed of the vehicle traveling on the road is limited to some extent from the traffic state of the vehicle traveling on the road. On the other hand, if the density of the vehicle information is about links L9 to L11, it is considered that the traveling speed of the vehicle is not limited based on the traffic state of the vehicle traveling on the road.

そこで、異常車両抽出装置300は、車両情報の密度が閾値以上である場合、車載器100から取得した車両情報に基づき、対象時間帯における対象エリアの交通状態を求める。一方、車両情報の密度が閾値未満である場合、異常車両抽出装置300は、対象時間帯における対象エリアを走行した車両400からの車両情報に基づく方法以外の方向で、交通状態を推定する。例えば、異常車両抽出装置300は、車両情報が取得されたときの条件に基づきシミュレータにより模擬された対象時間帯における対象エリアの交通状態を求める。また、異常車両抽出装置300は、対象時間帯よりも過去に生成された車両情報に基づき平均的な交通状態を求めてもよい。   Therefore, when the density of the vehicle information is equal to or higher than the threshold, the abnormal vehicle extraction device 300 obtains the traffic state of the target area in the target time zone based on the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device 100. On the other hand, when the density of the vehicle information is less than the threshold, the abnormal vehicle extraction device 300 estimates the traffic state in a direction other than the method based on the vehicle information from the vehicle 400 that traveled in the target area in the target time zone. For example, the abnormal vehicle extraction device 300 obtains the traffic state of the target area in the target time zone simulated by the simulator based on the conditions when the vehicle information is acquired. Also, the abnormal vehicle extraction device 300 may obtain an average traffic state based on vehicle information generated in the past from the target time zone.

また、車両情報の密度が閾値以上である場合であっても、車両情報に含まれる車両400の走行速度にばらつきがある場合、車両情報に基づいて正確な交通状態が再現されない虞がある。そこで、異常車両抽出装置300は、算出した車両情報の密度が閾値以上である場合、車両情報に含まれる走行速度情報に基づき速度の分散値を算出する。分散値が予め決められた閾値以上で場合、異常車両抽出装置300は、当該対象エリアの交通状態値の算出を推定する。一方、分散値が予め決められた閾値未満で場合、異常車両抽出装置300は、車両情報に基づき対象エリアの交通状態値を算出する。   Even if the density of the vehicle information is equal to or higher than the threshold, if the travel speed of the vehicle 400 included in the vehicle information varies, an accurate traffic state may not be reproduced based on the vehicle information. Therefore, when the density of the calculated vehicle information is greater than or equal to the threshold, the abnormal vehicle extraction device 300 calculates a speed variance value based on the travel speed information included in the vehicle information. When the variance value is equal to or greater than a predetermined threshold, the abnormal vehicle extraction device 300 estimates the calculation of the traffic state value of the target area. On the other hand, when the variance value is less than a predetermined threshold, the abnormal vehicle extraction device 300 calculates the traffic state value of the target area based on the vehicle information.

図3に示す例において、異常車両抽出装置300は、対象時間帯における対象エリアのリンクL1〜L8の交通状態を、車載器100から取得した車両情報に基づきを求める。一方、異常車両抽出装置300は、対象時間帯における対象エリアのリンクL9〜L11の交通状態を、シミュレータにより推定する。   In the example illustrated in FIG. 3, the abnormal vehicle extraction device 300 obtains the traffic state of the links L1 to L8 in the target area in the target time zone based on the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device 100. On the other hand, the abnormal vehicle extraction device 300 estimates the traffic state of the links L9 to L11 in the target area in the target time zone using a simulator.

本実施形態において、対象時間帯における対象エリア内の交通状態を示す交通状態値には、対象時間帯において対象エリアに存在する車両400の走行速度の分布を示す情報が含まれる。また、交通状態値には、対象エリア内の車両400の密度や、対象エリア内の平均速度を示す情報が含まれる。例えば、交通状態値は、対象時間帯(○月○日13:00〜13:10)において対象エリア(リンクL1)に存在する車両400の80%が35±10km/hの範囲で走行していることを示す情報等である。   In the present embodiment, the traffic state value indicating the traffic state in the target area in the target time zone includes information indicating the distribution of the traveling speed of the vehicle 400 existing in the target area in the target time zone. The traffic state value includes information indicating the density of the vehicles 400 in the target area and the average speed in the target area. For example, the traffic state value is such that 80% of the vehicles 400 existing in the target area (link L1) travel in the range of 35 ± 10 km / h in the target time zone (○ month ○ day 13: 00 to 13: 10). Information or the like.

(異常車両について)
ここで、図4を参照して、異常車両の一例について説明する。図4は、所定時刻における対象エリア内の車両の分布の一例を示す図である。図4は、図3と異なり、例えば対象時間帯に含まれる一瞬を切り出して、再現された交通状態における車両の分布を示すものである。図4(a)には、対象エリア内の車両の密度が75%である状態を示す。図4(b)には、対象エリア内の車両の密度が25%である状態を示す。なお、図示の例において、対象エリアは、道路長が30mの直線道路であって、車線数は2である。
図4(a)に示す例では、9台の車両が29〜31km/hの速さで走行している状態を示す。
図4(b)に示す例では、2台の車両が20km/hの速さで走行しており、1台の車両が50km/hで走行している状態を示す。
(About abnormal vehicles)
Here, an example of the abnormal vehicle will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the distribution of vehicles in the target area at a predetermined time. FIG. 4 is different from FIG. 3 in that, for example, a moment included in the target time zone is cut out and the vehicle distribution in the reproduced traffic state is shown. FIG. 4A shows a state where the density of vehicles in the target area is 75%. FIG. 4B shows a state where the density of vehicles in the target area is 25%. In the illustrated example, the target area is a straight road with a road length of 30 m, and the number of lanes is two.
The example shown in FIG. 4A shows a state in which nine vehicles are traveling at a speed of 29 to 31 km / h.
In the example shown in FIG. 4B, two vehicles are traveling at a speed of 20 km / h, and one vehicle is traveling at 50 km / h.

対象エリア内の車両の密度は、以下の式(1)の計算式により求められる。
車両の密度=(車両の台数×車長)/(道路長×車線数)・・・式(1)
なお、車長とは、車両の長手方向の平均的な長さであって、任意に設定可能である。
図4(a)の状態を式(1)の右辺に当てはめると、車両の密度は以下の通り計算される。
(9台×5m)/(30m×2)=0.75
図4(b)の状態を式(1)の右辺に当てはめると、車両の密度は以下の通り計算される。
(3台×5m)/(30m×2)=0.25
このようにして、異常車両抽出装置300は、図4(a)に示す状態の車両の密度が75%であり、図4(b)に示す状態の車両の密度が25%であることを求めることができる。
The density of the vehicle in the target area is obtained by the following formula (1).
Vehicle density = (number of vehicles × vehicle length) / (road length × number of lanes) (1)
The vehicle length is an average length in the longitudinal direction of the vehicle and can be arbitrarily set.
When the state of FIG. 4A is applied to the right side of the equation (1), the density of the vehicle is calculated as follows.
(9 cars x 5m) / (30m x 2) = 0.75
If the state of FIG.4 (b) is applied to the right side of Formula (1), the density of a vehicle will be calculated as follows.
(3 units x 5m) / (30m x 2) = 0.25
In this manner, the abnormal vehicle extraction device 300 obtains that the density of the vehicle in the state shown in FIG. 4A is 75% and the density of the vehicle in the state shown in FIG. 4B is 25%. be able to.

対象エリア内の平均速度は、以下の式(2)の計算式により求められる。
対象エリア内の平均速度
=(対象エリア内の車両の走行速度の総和)/(車両の台数)・・・式(2)
図4(a)の状態を式(2)の右辺に当てはめると、対象エリア内の平均速度は以下の通り計算される。
(31+30+31+30+30+30+29+30+29)/(9台)
=30km/h
図4(b)の状態を式(2)の右辺に当てはめると、対象エリア内の平均速度は以下の通り計算される。
(20+20+50)/(9台)
=30km/h
このようにして、異常車両抽出装置300は、図4(a),(b)に示す状態の対象エリア内の平均速度は、共に30km/hであることを求めることができる。
The average speed in the target area is obtained by the following formula (2).
Average speed in the target area = (total running speed of vehicles in the target area) / (number of vehicles) (2)
When the state of FIG. 4A is applied to the right side of Expression (2), the average speed in the target area is calculated as follows.
(31 + 30 + 31 + 30 + 30 + 30 + 29 + 30 + 29) / (9 units)
= 30 km / h
When the state of FIG. 4B is applied to the right side of Expression (2), the average speed in the target area is calculated as follows.
(20 + 20 + 50) / (9 units)
= 30 km / h
In this way, the abnormal vehicle extraction device 300 can determine that the average speeds in the target area in the state shown in FIGS. 4A and 4B are both 30 km / h.

図4(a)に示すように車両の密度が高い状態で、対象エリア内の平均速度(30km/h)からかけ離れた走行速度(例えば50km/h)で走行する車両が混ざっていた場合、この車両は対象エリア内の交通状態に対応していない、つまり、交通状態に対応する速度では対象エリア内を走行できない可能性が高いと考えられる。そこで、異常車両抽出装置300は、図4(a)に示す状態において、走行速度が50km/の車両を、車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両としては異常であるとして抽出する。
一方、図4(b)に示すように車両の密度が低い状態では、対象エリア内の平均速度は同じ30km/hであるが、走行速度が50km/の車両が混ざっていたとしても、この車両が交通状態に対応していない、つまり、交通状態に対応する速度では対象エリア内を走行できない可能性が高いとは言えない。なぜなら、図4(b)に示す状態のように、車両の密度(25%)が低い場合、対象エリア内の平均速度よりも速い速度で走行可能な空間が十分確保されているからである。よって、対象エリア内の平均速度からかけ離れた走行速度で走行する車両が異常であると判定できる状態は、図4(a)に示す状態のように、車両の密度が所定値より高い場合に限られる。
As shown in FIG. 4 (a), in the state where the density of the vehicles is high, when vehicles traveling at a traveling speed (for example, 50 km / h) far from the average speed (30 km / h) in the target area are mixed, It is considered that the vehicle does not correspond to the traffic state in the target area, that is, there is a high possibility that the vehicle cannot travel in the target area at a speed corresponding to the traffic state. Therefore, the abnormal vehicle extraction device 300 extracts a vehicle having a traveling speed of 50 km / in the state shown in FIG. 4A as an abnormal vehicle traveling in the target area.
On the other hand, as shown in FIG. 4B, in the state where the density of the vehicle is low, the average speed in the target area is the same 30 km / h, but even if vehicles with a traveling speed of 50 km / are mixed, this vehicle Does not correspond to the traffic state, that is, it cannot be said that there is a high possibility that the vehicle cannot travel in the target area at a speed corresponding to the traffic state. This is because, as in the state shown in FIG. 4B, when the vehicle density (25%) is low, a sufficient space for traveling at a speed higher than the average speed in the target area is secured. Therefore, the state where it can be determined that the vehicle traveling at a traveling speed far from the average speed in the target area is abnormal is limited to the case where the density of the vehicle is higher than a predetermined value as in the state shown in FIG. It is done.

また、図4(b)に示す状態でも、車両400の走行速度が通常の道路を走行する走行速度の範囲外である場合、例えば、200km/hである場合、異常車両抽出装置300は、走行速度が200km/の車両400を、車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両としては異常であるとして抽出する。   Also, even in the state shown in FIG. 4B, when the traveling speed of the vehicle 400 is outside the range of traveling speed traveling on a normal road, for example, 200 km / h, the abnormal vehicle extracting device 300 is The vehicle 400 having a speed of 200 km / is extracted as an abnormal vehicle traveling in the target area.

さらに、異常車両抽出装置300は、車両400の走行速度の時系列における変化量が閾値以上である場合、又は、変化量にばらつきがある場合、異常車両として抽出する。具体例について、図5を参照して説明する。図5は、車両400が取得した5つの車両情報S11〜S15に基づき、車両400の地図上の走行位置と走行速度とを示す図である。車両情報S11〜S15は、例えば1秒ごとに生成された車両情報であるとする。なお、図示の例では、車両情報S12〜S14の地図位置が改竄されているとする。   Further, the abnormal vehicle extraction device 300 extracts an abnormal vehicle when the amount of change in the time series of the traveling speed of the vehicle 400 is equal to or greater than the threshold or when the amount of change varies. A specific example will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram illustrating a travel position and a travel speed on the map of the vehicle 400 based on the five pieces of vehicle information S11 to S15 acquired by the vehicle 400. The vehicle information S11 to S15 is assumed to be vehicle information generated every second, for example. In the illustrated example, it is assumed that the map positions of the vehicle information S12 to S14 are falsified.

図示の通り、車両情報S11〜S15には、走行速度が31km/hであることを示す情報が含まれている。また、車両情報S11〜S15には、それぞれ、地図位置がP11〜P15であることを示す情報が含まれている。異常車両抽出装置300は、地図位置P11〜P15に基づき、各地点間の距離と移動時間とに基づき、各地点間の車両400の走行速度を算出する。異常車両抽出装置300が、P11とP12との間、及び、P14とP15との間の走行速度を算出すると、それぞれ70km/hであったとする。一方、P12とP13との間、及び、P13とP14との間の走行速度は、それぞれ31km/hであったとする。このように、車両400の走行速度の時系列における変化にばらつきがある場合、異常車両抽出装置300は、車両400を異常車両として抽出する。また、異常車両抽出装置300は、このような状態において、車両400の走行速度の時系列における変化量が予め決められている閾値以上であると判定して、車両400を異常車両として抽出してもよい。そして、異常車両抽出装置300は、車両情報に含まれる走行速度情報と比較し、P11とP12との間、及び、P14とP15との間の走行速度が異常であることを判定できる。この場合、異常車両抽出装置300は、地図位置が改竄された可能性の高い車両情報S12〜S14を発見することができる。   As illustrated, the vehicle information S11 to S15 includes information indicating that the traveling speed is 31 km / h. The vehicle information S11 to S15 includes information indicating that the map positions are P11 to P15, respectively. The abnormal vehicle extraction device 300 calculates the traveling speed of the vehicle 400 between the points based on the distance between the points and the travel time based on the map positions P11 to P15. When the abnormal vehicle extraction device 300 calculates the traveling speed between P11 and P12 and between P14 and P15, it is assumed that they are 70 km / h, respectively. On the other hand, it is assumed that the traveling speeds between P12 and P13 and between P13 and P14 are 31 km / h, respectively. As described above, when there is variation in the time series of the traveling speed of the vehicle 400, the abnormal vehicle extraction device 300 extracts the vehicle 400 as an abnormal vehicle. In addition, the abnormal vehicle extraction device 300 determines that the amount of change in the time series of the traveling speed of the vehicle 400 is equal to or greater than a predetermined threshold in such a state, and extracts the vehicle 400 as an abnormal vehicle. Also good. Then, the abnormal vehicle extraction device 300 can determine that the travel speed between P11 and P12 and between P14 and P15 is abnormal by comparing with the travel speed information included in the vehicle information. In this case, the abnormal vehicle extraction device 300 can find the vehicle information S12 to S14 with a high possibility that the map position has been falsified.

(車載器100の構成)
次に、図6を参照して、車載器100の構成例について説明する。図6は、車載器100の構成例を示すブロック図である。
車載器100は、通信部11と、時計12と、位置情報取得部13と、車両状態検出部14と、CPU15と、記憶部16と、リーダライタ17と、を備える。
通信部11は、例えば、路側装置200と近距離通信を行う。通信部11は、これに限られず、例えば、インターネットを介して路側装置200と通信を行ってもよい。
時計12は、現在の日付及び時刻を計り、現在の日付及び時刻を示す情報(以下、現在日時情報という)をCPU15に出力する。
位置情報取得部13は、例えば、衛星測位システムを用いて、車両400の現在の位置を示す位置情報を取得し、位置情報をCPU15に出力する。
(Configuration of the vehicle-mounted device 100)
Next, a configuration example of the vehicle-mounted device 100 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration example of the vehicle-mounted device 100.
The vehicle-mounted device 100 includes a communication unit 11, a clock 12, a position information acquisition unit 13, a vehicle state detection unit 14, a CPU 15, a storage unit 16, and a reader / writer 17.
The communication unit 11 performs short-range communication with the roadside device 200, for example. The communication part 11 is not restricted to this, For example, you may communicate with the roadside apparatus 200 via the internet.
The clock 12 measures the current date and time, and outputs information indicating the current date and time (hereinafter referred to as current date and time information) to the CPU 15.
The position information acquisition unit 13 acquires position information indicating the current position of the vehicle 400 using, for example, a satellite positioning system, and outputs the position information to the CPU 15.

車両状態検出部14は、車両400の状態の変化を検出する検出部である。車両状態検出部14は、例えば、エンジンの回転数を検出するセンサーを含み、車両400のエンジンの回転数を示す情報を出力する。また、車両状態検出部14は、加速度センサー、地磁気センサー等を含み、車両400の進行方向を示す情報(以下、方位情報という)を出力してもよい。   The vehicle state detection unit 14 is a detection unit that detects a change in the state of the vehicle 400. The vehicle state detection unit 14 includes, for example, a sensor that detects the engine speed, and outputs information indicating the engine speed of the vehicle 400. The vehicle state detection unit 14 may include an acceleration sensor, a geomagnetic sensor, and the like, and may output information indicating the traveling direction of the vehicle 400 (hereinafter referred to as azimuth information).

CPU15は、車載器100を統括的に制御する制御部である。CPU15は、マップマッチング処理部101と、速度情報算出部102と、車両情報生成部103と、車両情報出力部104と、課金処理部105と、を備える。   The CPU 15 is a control unit that comprehensively controls the vehicle-mounted device 100. The CPU 15 includes a map matching processing unit 101, a speed information calculation unit 102, a vehicle information generation unit 103, a vehicle information output unit 104, and a billing processing unit 105.

記憶部16には、地図情報121と、車両情報122と、課金条件情報123とが記憶されている。
地図情報121は、地図上における各地点と緯度経度とを対応付けた情報であって、マップマッチング処理において緯度経度から地図上の位置を特定する際に利用される一般的な情報である。
車両情報122は、車両情報生成部103により生成された車両情報であって、路側装置200に送信されるまで一時的に記憶される情報である。
課金条件情報123は、有料道路等の課金エリアの位置と課金エリアにおける課金料金とを対応付けた情報であって、課金処理において車両400の地図上の位置から計算される課金料金を求める際に利用される一般的な情報である。
The storage unit 16 stores map information 121, vehicle information 122, and billing condition information 123.
The map information 121 is information that associates each point on the map with the latitude and longitude, and is general information that is used when the position on the map is specified from the latitude and longitude in the map matching process.
The vehicle information 122 is vehicle information generated by the vehicle information generation unit 103 and is temporarily stored until it is transmitted to the roadside device 200.
The charging condition information 123 is information in which the position of a charging area such as a toll road is associated with the charging fee in the charging area, and is used when calculating the charging fee calculated from the position on the map of the vehicle 400 in the charging process. General information used.

リーダライタ17は、所定の金額がチャージされているチャージカード500に対して金額情報の読み書きを行う。リーダライタ17は、課金処理部105による課金処理において、チャージカード500からチャージされている金額を示す情報を読み取り、読み取った金額から課金料金が支払われたことを示す情報を、チャージカード500に書き込む。   The reader / writer 17 reads and writes the amount information with respect to the charge card 500 charged with a predetermined amount. The reader / writer 17 reads information indicating the amount charged from the charge card 500 in the charging process by the charging processing unit 105, and writes information indicating that the charging fee has been paid to the charge card 500 from the read amount. .

マップマッチング処理部101は、地図情報121を参照して、位置情報取得部13から入力する位置情報に基づき、車両400の地図上の位置を特定する。マップマッチング処理部101は、特定した車両400の地図上の位置(以下、地図位置という)を示す情報(以下、地図位置情報)を車両情報生成部103に出力する。なお、マップマッチング処理部101は、車両状態検出部14により検出された方位情報に基づき、車両400の地図上の位置を特定してもよい。   The map matching processing unit 101 refers to the map information 121 and identifies the position of the vehicle 400 on the map based on the position information input from the position information acquisition unit 13. The map matching processing unit 101 outputs information (hereinafter referred to as map position information) indicating the position of the specified vehicle 400 on the map (hereinafter referred to as map position) to the vehicle information generation unit 103. The map matching processing unit 101 may specify the position of the vehicle 400 on the map based on the direction information detected by the vehicle state detection unit 14.

速度情報算出部102は、車両状態検出部14の検出結果に基づき、車両400の走行速度を取得し、取得した車両400の走行速度を示す情報(以下、走行速度情報という)を車両情報生成部103に出力する。例えば、車両状態検出部14に含まれるセンサーのうちエンジンの回転数を検出するセンサーからの出力に基づき、速度情報算出部102は、検出されたエンジンの回転数に対応する車両400の走行速度を計算する。   The speed information calculation unit 102 acquires the travel speed of the vehicle 400 based on the detection result of the vehicle state detection unit 14 and uses the vehicle information generation unit to display the acquired travel speed information of the vehicle 400 (hereinafter referred to as travel speed information). To 103. For example, based on the output from the sensor that detects the engine speed among the sensors included in the vehicle state detection unit 14, the speed information calculation unit 102 determines the traveling speed of the vehicle 400 corresponding to the detected engine speed. calculate.

車両情報生成部103は、マップマッチング処理部101から入力する地図位置情報と、速度情報算出部102から入力する走行速度情報と、時計12から入力する現在日時情報とに基づき、車両情報の生成タイミングにおける車両400の地図位置と走行速度と走行日時とを示す車両情報を生成する。車両情報の生成タイミングは、例えば、前回の車両情報を生成したときから、所定時間の経過後又は所定距離の走行後と決められている。前者の場合、車両情報生成部103は、時計12から入力する情報に基づき、前回の車両情報を生成したときから所定時間が経過したと判定した場合、判定時における車両400の地図位置と走行速度と走行日時とを示す車両情報を生成する。後者の場合、車両情報生成部103は、速度情報算出部102から入力する情報に基づき、前回の車両情報を生成したときの地図位置から所定の距離だけ車両400が走行したと判定した場合、判定時における車両400の地図位置と走行速度と走行日時とを示す車両情報を生成する。車両情報生成部103は、生成した車両情報を、車両情報出力部104と課金処理部105とに、それぞれ出力する。
なお、車両情報生成部103は、車載器100に割り当てられた固有の識別情報を含めた車両情報を生成する。また、車両情報生成部103は、地図位置情報として、マップマッチング処理部101により得られた地図位置を、リンクIDやノードIDによって示す情報を生成してもよい。
The vehicle information generation unit 103 generates vehicle information generation timing based on map position information input from the map matching processing unit 101, travel speed information input from the speed information calculation unit 102, and current date information input from the clock 12. Vehicle information indicating the map position, travel speed, and travel date and time of the vehicle 400 is generated. The generation timing of the vehicle information is determined, for example, after elapse of a predetermined time or after traveling for a predetermined distance from when the previous vehicle information was generated. In the former case, if the vehicle information generation unit 103 determines that a predetermined time has elapsed since the previous generation of vehicle information based on information input from the clock 12, the map position and the traveling speed of the vehicle 400 at the time of determination are determined. And vehicle information indicating the travel date and time is generated. In the latter case, the vehicle information generation unit 103 determines, based on the information input from the speed information calculation unit 102, that the vehicle 400 has traveled a predetermined distance from the map position when the previous vehicle information was generated. Vehicle information indicating the map position, travel speed, and travel date and time of the vehicle 400 at the time is generated. The vehicle information generation unit 103 outputs the generated vehicle information to the vehicle information output unit 104 and the billing processing unit 105, respectively.
The vehicle information generation unit 103 generates vehicle information including unique identification information assigned to the vehicle-mounted device 100. Moreover, the vehicle information generation part 103 may produce | generate the information which shows the map position obtained by the map matching process part 101 by link ID or node ID as map position information.

車両情報出力部104は、車両情報生成部103により生成された車両情報を、通信部11を介して路側装置200に出力する。また、車両情報出力部104は、課金処理部105による課金処理の結果を示す情報(以下、課金情報という)を、通信部11を介して路側装置200に出力する。   The vehicle information output unit 104 outputs the vehicle information generated by the vehicle information generation unit 103 to the roadside device 200 via the communication unit 11. In addition, the vehicle information output unit 104 outputs information indicating the result of the charging process by the charging processing unit 105 (hereinafter referred to as charging information) to the roadside device 200 via the communication unit 11.

課金処理部105は、課金条件情報123を参照して、車両情報生成部103から入力する車両情報に基づき、課金処理を実行する。具体的に説明すると、課金処理部105は、車両400の地図位置が課金対象となる課金エリア内にある場合、車両400に対して請求する課金料金を計算する。課金処理部105は、リーダライタ17を介して、計算した課金料金を、チャージカード500にチャージされているチャージ金額から差し引く。課金処理部105は、実行した課金処理の結果を示す課金情報を車両情報出力部104に出力する。課金処理部105は、時計12からの出力に基づき、課金処理を実行した課金日時を示す情報を、課金情報に含める。   The charging processing unit 105 refers to the charging condition information 123 and executes the charging process based on the vehicle information input from the vehicle information generating unit 103. Specifically, the billing processing unit 105 calculates a billing fee charged to the vehicle 400 when the map position of the vehicle 400 is within the billing area to be billed. The charging processing unit 105 subtracts the calculated charging fee from the charge amount charged in the charge card 500 via the reader / writer 17. The charging processing unit 105 outputs charging information indicating the result of the executed charging process to the vehicle information output unit 104. Based on the output from the clock 12, the charging processing unit 105 includes information indicating the charging date and time when the charging process is executed in the charging information.

(異常車両抽出装置300の構成)
次に、図7を参照して、異常車両抽出装置300の構成例について説明する。図7は、異常車両抽出装置300の構成例を示すブロック図である。
異常車両抽出装置300は、通信部31と、登録部32と、車両情報DB(Data Base)33と、推定情報DB(Data Base)34と、課金情報DB35と、CPU36と、報知部37と、を備える。
通信部31は、例えば、インターネットを介して路側装置200から、車両情報と課金情報とを受信する。通信部31は、受信した情報を登録部32に出力する。また、通信部31は、報知部37から入力する報知情報を外部の報知装置(図示せず)に出力してもよい。
登録部32は、通信部31から入力する車両情報に基づき、車載器100ごとに、地図位置と走行速度と走行日時とを対応付けて車両情報DB33に書き込む。また、登録部32は、通信部31から入力する課金情報に基づき、車載器100ごとに、課金料金と課金日時とを対応付けて課金情報DB35に書き込む。
(Configuration of Abnormal Vehicle Extraction Device 300)
Next, a configuration example of the abnormal vehicle extraction device 300 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration example of the abnormal vehicle extraction device 300.
The abnormal vehicle extraction device 300 includes a communication unit 31, a registration unit 32, a vehicle information DB (Data Base) 33, an estimation information DB (Data Base) 34, a charging information DB 35, a CPU 36, a notification unit 37, Is provided.
For example, the communication unit 31 receives vehicle information and billing information from the roadside device 200 via the Internet. The communication unit 31 outputs the received information to the registration unit 32. The communication unit 31 may output the notification information input from the notification unit 37 to an external notification device (not shown).
The registration unit 32 writes the map position, the traveling speed, and the traveling date and time in association with each vehicle-mounted device 100 based on the vehicle information input from the communication unit 31 in the vehicle information DB 33. Further, the registration unit 32 writes the charging fee and the charging date and time in association with the charging information DB 35 for each vehicle-mounted device 100 based on the charging information input from the communication unit 31.

車両情報DB33には、例えば、各車載器100を識別するための固有の識別情報(以下、車載器IDという)に、地図位置と走行速度と走行日時とを対応付けた情報が記憶される。
推定情報DB34には、交通状態を推定するための情報が記憶される。推定情報DB34には、例えば、条件に応じて交通状態を模擬するための情報や、過去の車両情報に基づき平均的な交通状態を求めるための情報等が記憶されている。
課金情報DB35には、例えば、車載器IDに、課金料金と課金日時とを対応付けた情報が記憶される。
The vehicle information DB 33 stores, for example, information in which map information, travel speed, and travel date / time are associated with unique identification information for identifying each on-vehicle device 100 (hereinafter referred to as on-vehicle device ID).
Information for estimating the traffic state is stored in the estimation information DB 34. The estimation information DB 34 stores, for example, information for simulating a traffic state according to conditions, information for obtaining an average traffic state based on past vehicle information, and the like.
In the charging information DB 35, for example, information in which the charging fee and the charging date and time are associated with the vehicle-mounted device ID is stored.

CPU36は、判定部301と、交通状態値算出部302と、走行速度算出部303と、異常車両抽出部304と、交通状態推定部305と、学習部306と、修正部307と、を備える。   The CPU 36 includes a determination unit 301, a traffic state value calculation unit 302, a traveling speed calculation unit 303, an abnormal vehicle extraction unit 304, a traffic state estimation unit 305, a learning unit 306, and a correction unit 307.

判定部301は、交通状態の算出を指示する対象として、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305のいずれを選択するかを判定する。判定部301は、車両情報DB33に格納されている車両情報に基づき、対象エリア内の車両情報の密度を算出し、算出した車両情報の密度が予め決められた閾値以上であるか否かを判定する。判定部301は、例えば、以下の式(3)の計算式に従って、車両情報の密度を算出する。
車両情報の密度
=(対象時間帯における対象エリア内の車両情報の総和)/(道路長×車線数)・・・式(3)
なお、対象時間帯における対象エリア内の車両情報の総和とは、車両情報に含まれる走行時刻が対象時間帯に含まれ、且つ、車両情報に含まれる地図位置が対象エリア内に含まれる車両情報の数である。
The determination unit 301 determines which one of the traffic state value calculation unit 302 and the traffic state estimation unit 305 is selected as an object for instructing calculation of the traffic state. The determination unit 301 calculates the density of the vehicle information in the target area based on the vehicle information stored in the vehicle information DB 33, and determines whether the calculated density of the vehicle information is greater than or equal to a predetermined threshold. To do. For example, the determination unit 301 calculates the density of the vehicle information in accordance with the following expression (3).
Density of vehicle information = (sum of vehicle information in the target area in the target time zone) / (road length × number of lanes) (3)
Note that the sum of vehicle information in the target area in the target time zone is vehicle information in which the travel time included in the vehicle information is included in the target time zone and the map position included in the vehicle information is included in the target area. Is the number of

算出した車両情報の密度が閾値未満である場合、判定部301は、当該対象エリアの交通状態の算出を交通状態推定部305に対して指示する。一方、算出した車両情報の密度が閾値以上である場合、判定部301は、車両情報に含まれる走行速度情報に基づき速度の分散値を算出する。分散値が予め決められた閾値以上で場合、判定部301は、当該対象エリアの交通状態の算出を交通状態推定部305に対して指示する。一方、分散値が予め決められた閾値未満で場合、判定部301は、当該対象エリアの交通状態の算出を交通状態値算出部302に対して指示する。
なお、判定部301は、所定時間間隔ごとに判定処理を実行してもよく、図示しない操作部を介して判定処理の開始が操作者により指示されたことにより実行してもよい。
When the calculated density of the vehicle information is less than the threshold value, the determination unit 301 instructs the traffic state estimation unit 305 to calculate the traffic state of the target area. On the other hand, when the calculated density of the vehicle information is greater than or equal to the threshold, the determination unit 301 calculates a speed variance value based on the travel speed information included in the vehicle information. When the variance value is greater than or equal to a predetermined threshold value, the determination unit 301 instructs the traffic state estimation unit 305 to calculate the traffic state of the target area. On the other hand, when the variance value is less than a predetermined threshold, the determination unit 301 instructs the traffic state value calculation unit 302 to calculate the traffic state of the target area.
Note that the determination unit 301 may execute the determination process at predetermined time intervals, or may be executed when the operator instructs the start of the determination process via an operation unit (not shown).

交通状態値算出部302は、判定部301により交通状態値の算出が指示された場合、車両情報DB33に格納されている車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する。交通状態値算出部302は、交通状態値として、車両情報等が示す情報を式(1)に代入して、対象エリア内の車両の密度を算出する。また、交通状態値算出部302は、交通状態値として、車両情報等が示す情報を式(2)に代入して、対象エリア内の平均速度を算出する。また、交通状態値算出部302は、対象エリア内の平均速度を基準として前後所定の範囲内に含まれる走行速度の車両のみを抽出して、対象エリア内の車両の密度を算出してもよい。   When the determination unit 301 instructs the traffic state value calculation unit 302 to calculate the traffic state value, the traffic state value calculation unit 302 is based on the vehicle information stored in the vehicle information DB 33 and the traffic state in the predetermined target area in the predetermined target time zone. The traffic state value indicating is calculated. The traffic state value calculation unit 302 calculates the density of vehicles in the target area by substituting information indicated by the vehicle information and the like into the equation (1) as the traffic state value. In addition, the traffic state value calculation unit 302 calculates the average speed in the target area by substituting information indicated by the vehicle information or the like into the equation (2) as the traffic state value. In addition, the traffic state value calculation unit 302 may extract only vehicles having a traveling speed included in a predetermined range before and after the average speed in the target area as a reference, and calculate the density of the vehicles in the target area. .

なお、交通状態値算出部302により算出される対象エリア内の速度は、対象エリア内の車両の走行速度の平均値に限られず、対象エリア内の車両の流れに対応する速度であればよい。例えば、交通状態値算出部302は、対象エリアにおいて予め決められている法定速度を基準とした分散値に基づき対象エリア内の車両の流れに対応する速度を求めてもよい。また、交通状態値算出部302は、同一の車載器100から異なるタイミングで生成された車両情報に基づき走行速度が急激に変化している車載器100が取得した車両情報を、対象エリア内の速度を算出する際の対象から外すようにしてもよい。これにより、一時的に速度が変化した車両400の車両情報が含まれないため、より正確な交通状態値を求めることができる。   The speed in the target area calculated by the traffic state value calculation unit 302 is not limited to the average value of the traveling speeds of the vehicles in the target area, and may be any speed corresponding to the flow of the vehicles in the target area. For example, the traffic state value calculation unit 302 may obtain a speed corresponding to the flow of the vehicle in the target area based on a variance value based on a legal speed determined in advance in the target area. In addition, the traffic state value calculation unit 302 uses the vehicle information acquired by the vehicle-mounted device 100 whose traveling speed has rapidly changed based on the vehicle information generated from the same vehicle-mounted device 100 at different timings as the speed in the target area. You may make it exclude from the object at the time of calculating. Thereby, since the vehicle information of the vehicle 400 whose speed has changed temporarily is not included, a more accurate traffic state value can be obtained.

走行速度算出部303は、車両情報DB33に格納されている車両情報に基づき、車両情報が示す同一車両の位置に基づき、当該車両の二点間の走行速度を算出する。走行速度算出部303は、図5を参照して説明したようにして、走行速度を算出する。   Based on the vehicle information stored in the vehicle information DB 33, the travel speed calculation unit 303 calculates the travel speed between two points of the vehicle based on the position of the same vehicle indicated by the vehicle information. The traveling speed calculation unit 303 calculates the traveling speed as described with reference to FIG.

異常車両抽出部304は、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305が算出した交通状態値に基づき、車両情報が示す車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する。異常車両抽出部304は、図6,7を参照して説明したようにして、走行速度を算出する。   The abnormal vehicle extraction unit 304 detects a vehicle in which the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area based on the traffic state value calculated by the traffic state value calculating unit 302 or the traffic state estimating unit 305. Extract. The abnormal vehicle extraction unit 304 calculates the traveling speed as described with reference to FIGS.

交通状態推定部305は、判定部301により交通状態値の算出が指示された場合、推定情報DB34に格納されている推定情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を推定する。交通状態推定部305は、過去の車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態の平均値を求めて交通状態値としてもよい。また、交通状態推定部305は、シミュレータを用いて、現在の条件に基づき対象エリアを走行する交通状態を模擬することにより、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出してもよい。   When the determination unit 301 instructs the traffic state estimation unit 305 to calculate the traffic state value, the traffic state estimation unit 305 calculates the traffic state in the predetermined target area in the predetermined target time zone based on the estimation information stored in the estimation information DB 34. Estimate the traffic state value shown. The traffic state estimation unit 305 may obtain an average value of the traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on the past vehicle information, and use it as the traffic state value. In addition, the traffic state estimation unit 305 uses a simulator to simulate the traffic state that travels in the target area based on the current conditions, thereby indicating the traffic state in the predetermined target area in the predetermined target time zone. A value may be calculated.

学習部306は、異常車両抽出部304による処理結果に応じて、推定情報DB34を学習させる。具体的に説明すると、異常車両を検出した場合、学習部306は、検出された異常車両に対応する車両情報を除いて、車両情報DB33に基づき推定情報DB34の推定情報を学習させる。異常車両を検出しない場合、学習部306は、車両情報DB33に基づき推定情報DB34の推定情報を学習させる。   The learning unit 306 learns the estimation information DB 34 according to the processing result by the abnormal vehicle extraction unit 304. More specifically, when an abnormal vehicle is detected, the learning unit 306 learns the estimated information in the estimated information DB 34 based on the vehicle information DB 33 except for the vehicle information corresponding to the detected abnormal vehicle. When no abnormal vehicle is detected, the learning unit 306 learns the estimated information in the estimated information DB 34 based on the vehicle information DB 33.

修正部307は、異常車両抽出部304により抽出された異常車両について、課金状況を修正するための情報を生成する。例えば、修正部307は、課金情報DB35に記憶されている課金情報を修正するための情報を生成する。またこれに限られず、修正部307は、外部に設けられた課金処理を管理するサーバの課金情報を修正するための情報を生成し、通信部31を介して当該サーバへ送信するものであってもよい。   The correcting unit 307 generates information for correcting the charging status for the abnormal vehicle extracted by the abnormal vehicle extracting unit 304. For example, the correction unit 307 generates information for correcting the billing information stored in the billing information DB 35. Further, the present invention is not limited to this, and the correction unit 307 generates information for correcting the charging information of the server that manages the charging processing provided outside, and transmits the information to the server via the communication unit 31. Also good.

また、異常車両抽出装置300により、異常車両の中から地図位置が改竄された可能性の高い車両が発見された場合、修正部307は、地図位置が改竄された可能性の高い車両が実際に走行した可能性の高い地図位置を求める。例えば、図2に示すような道路において、車両400から取得した車両情報にはリンクL6〜L8を通過したことを示す地図位置情報が含まれているが、リンクL6〜L8の走行状態について異常であると判定され、異常車両として抽出されたとする。この場合、修正部307は、リンクL6以外に分岐路があるか否かを判定する。図示の例では、リンクL1からリンクL2〜L4が分岐しているため、修正部307は、リンクL6以外に分岐路があると判定し、リンクL2〜L4の交通状態値に基づき、車両400がリンクL2〜L4の交通状態に対応しているか否かを判定する。車両400がリンクL2〜L4の交通状態に対応していると判定した場合、車両400が実際に走行した可能性の高い地図位置として、リンクL2〜L4に対応する情報を取得する。これにより、修正部307は、車両400が実際は有料道路であるリンクL2〜L4を走行した可能性が高いため、車両400に対して課金処理を実行する必要があることを示す情報を課金情報DB35に書き込む。なお、修正部307は、課金処理の実行が必要になったことを報知部37から報知させてもよい。   In addition, when the abnormal vehicle extraction device 300 finds a vehicle with a high possibility that the map position has been falsified from among the abnormal vehicles, the correction unit 307 actually selects a vehicle with a high possibility that the map position has been falsified. Find the map position that you have most likely traveled. For example, on the road as shown in FIG. 2, the vehicle information acquired from the vehicle 400 includes map position information indicating that the links L6 to L8 have been passed, but the traveling state of the links L6 to L8 is abnormal. It is determined that there is a vehicle that has been extracted as an abnormal vehicle. In this case, the correcting unit 307 determines whether there is a branch path other than the link L6. In the illustrated example, since the links L2 to L4 are branched from the link L1, the correcting unit 307 determines that there is a branch path other than the link L6, and the vehicle 400 is determined based on the traffic state values of the links L2 to L4. It is determined whether or not the traffic state of the links L2 to L4 is supported. When it is determined that the vehicle 400 corresponds to the traffic state of the links L2 to L4, information corresponding to the links L2 to L4 is acquired as a map position where the vehicle 400 is likely to actually travel. As a result, the correction unit 307 displays information indicating that the vehicle 400 needs to be charged because the vehicle 400 is likely to travel on the links L2 to L4 that are actually toll roads. Write to. The correction unit 307 may notify the notification unit 37 that it is necessary to execute the billing process.

報知部37は、異常車両抽出部304により異常車両が抽出された場合、抽出された車両が異常車両であることを報知する。報知部37は、報知情報を出力するディスプレイやスピーカー等であってもよく、通信部31を介して、報知情報を車載器100や外部の報知装置に出力してもよい。   When the abnormal vehicle is extracted by the abnormal vehicle extraction unit 304, the notification unit 37 notifies that the extracted vehicle is an abnormal vehicle. The notification unit 37 may be a display, a speaker, or the like that outputs notification information, and may output the notification information to the vehicle-mounted device 100 or an external notification device via the communication unit 31.

(車載器による処理の一例)
次に、図8を参照して、車載器100による処理の一例について説明する。図8は、車載器100による処理の一例について説明するためのフローチャートである。はじめに、車両400の電源がオンされることにより、車載器100の電源もオンされる。
(Example of processing by onboard equipment)
Next, an example of processing by the vehicle-mounted device 100 will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of processing by the vehicle-mounted device 100. First, when the vehicle 400 is turned on, the vehicle-mounted device 100 is also turned on.

(ステップST101)
車載器100の電源がオンされると、車両情報生成部103は、車両情報の生成タイミングに到達したか否かを判定する。例えば、車両情報生成部103は、前回の車両情報を生成した時から、所定時間が経過したか、又は、所定の距離だけ走行したか否かを判定する。
(ステップST102)
車両情報の生成タイミングに到達したと判定した場合(ステップST101:YES)、車両情報生成部103は、マップマッチング処理部101に対して、マップマッチング処理による地図位置の取得を指示する。マップマッチング処理部101は、車両情報生成部103の指示に従い、例えば位置情報取得部13が出力する情報に基づき、現在の車両400の地図上の位置を取得し、地図位置情報を車両情報生成部103に出力する。
(ステップST103)
また、車両情報生成部103は、速度情報算出部102に対して、走行速度の取得を指示する。速度情報算出部102は、車両情報生成部103の指示に従い、車両状態検出部14が出力するエンジンの回転数に基づき、現在の車両400の走行速度を取得し、走行速度情報を車両情報生成部103に出力する。
(ステップST104)
車両情報生成部103は、マップマッチング処理部101から入力する地図位置情報と、速度情報算出部102にから入力する走行速度情報とに基づき、車両情報を生成する。車両情報生成部103は、生成した車両情報を車両情報出力部104と課金処理部105とに出力する。
(Step ST101)
When the vehicle-mounted device 100 is turned on, the vehicle information generation unit 103 determines whether or not the vehicle information generation timing has been reached. For example, the vehicle information generation unit 103 determines whether a predetermined time has elapsed since the previous vehicle information was generated or whether the vehicle has traveled a predetermined distance.
(Step ST102)
When it is determined that the vehicle information generation timing has been reached (step ST101: YES), the vehicle information generation unit 103 instructs the map matching processing unit 101 to acquire a map position by map matching processing. The map matching processing unit 101 acquires the current position on the map of the vehicle 400 based on the information output from the position information acquisition unit 13, for example, according to the instruction of the vehicle information generation unit 103, and uses the map position information as the vehicle information generation unit. To 103.
(Step ST103)
In addition, the vehicle information generation unit 103 instructs the speed information calculation unit 102 to acquire the traveling speed. The speed information calculation unit 102 acquires the current traveling speed of the vehicle 400 based on the engine speed output from the vehicle state detection unit 14 in accordance with an instruction from the vehicle information generation unit 103, and obtains the traveling speed information as the vehicle information generation unit. To 103.
(Step ST104)
The vehicle information generation unit 103 generates vehicle information based on the map position information input from the map matching processing unit 101 and the traveling speed information input from the speed information calculation unit 102. The vehicle information generation unit 103 outputs the generated vehicle information to the vehicle information output unit 104 and the billing processing unit 105.

(ステップST105)
課金処理部105は、車両情報生成部103から車両情報が入力すると、課金条件情報123を参照して、入力した車両情報に基づき、車両400の地図位置が課金対象となる課金エリア内にあるか否かを判定する。
(ステップST106)
車両400の地図位置が課金エリア内にあると判定した場合(ステップST105:YES)、課金処理部105は、車両情報生成部103から入力した車両情報に基づき、車両400に対して請求する課金料金を計算し、リーダライタ17を介して、計算した課金料金を、チャージカード500にチャージされているチャージ金額から減算する。課金処理部105は、実行した課金処理の結果を示す課金情報を、車両情報出力部104に出力するとともに、課金条件情報123に書き込む。
(Step ST105)
When the vehicle information is input from the vehicle information generation unit 103, the charging processing unit 105 refers to the charging condition information 123 and determines whether the map position of the vehicle 400 is within the charging area to be charged based on the input vehicle information. Determine whether or not.
(Step ST106)
When it is determined that the map position of the vehicle 400 is within the charging area (step ST105: YES), the charging processing unit 105 charges the vehicle 400 based on the vehicle information input from the vehicle information generating unit 103. And the calculated charging fee is subtracted from the charge amount charged in the charge card 500 via the reader / writer 17. The charging processing unit 105 outputs charging information indicating the result of the executed charging process to the vehicle information output unit 104 and writes it in the charging condition information 123.

(ステップST107)
次いで、車両情報出力部104は、車両情報を出力する出力タイミングに到達したか否かを判定する。
(ステップST108)
車両情報の出力タイミングに到達したことを判定した場合(ステップST107:YES)、車両情報出力部104は、車両情報生成部103から入力した車両情報と、記憶部16から読み出した車両情報122とを、通信部11を介して、予め指定されている外部装置に出力する。
(ステップST109)
一方、車両情報の出力タイミングに到達したことを判定しない場合(ステップST107:NO)、車両情報出力部104は、車両情報生成部103から入力した車両情報を、記憶部16の車両情報122に書き込む。
(Step ST107)
Next, the vehicle information output unit 104 determines whether or not the output timing for outputting the vehicle information has been reached.
(Step ST108)
When it is determined that the vehicle information output timing has been reached (step ST107: YES), the vehicle information output unit 104 receives the vehicle information input from the vehicle information generation unit 103 and the vehicle information 122 read from the storage unit 16. Then, the data is output to an external device designated in advance via the communication unit 11.
(Step ST109)
On the other hand, when it is not determined that the vehicle information output timing has been reached (step ST107: NO), the vehicle information output unit 104 writes the vehicle information input from the vehicle information generation unit 103 in the vehicle information 122 of the storage unit 16. .

(異常車両抽出装置300の全体処理の一例)
次に、図9を参照して、異常車両抽出装置300による全体処理の一例について説明する。図9は、異常車両抽出装置300による全体処理の一例について説明するためのフローチャートである。なお、異常車両抽出装置300は、対象時間帯と対象エリアを順次指定し、対象時間帯における対象エリアごとに、以下の処理を実行する。
(ステップST201)
判定部301は、対象時間帯と対象エリアとが指定された場合、交通状態を推定するか否かを判定する。言い換えると、判定部301は、交通状態値の算出を指示する対象として、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305のいずれを選択するかを判定する。本実施形態において、判定部301は、指定された対象時間帯と対象エリアに対応する車両情報を車両情報DB33から読み出し、指定された対象時間帯の対象エリアにおける車両情報の密度を算出する。例えば、対象エリアとしてリンクLXが、対象時間帯として○月○日の13:00〜13:10が、それぞれ指定されたとする。また、判定部301は、車両情報に含まれる走行速度情報に基づき走行速度の分散値を算出する。
(Example of overall process of abnormal vehicle extraction device 300)
Next, an example of the entire process performed by the abnormal vehicle extraction device 300 will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart for explaining an example of the entire process performed by the abnormal vehicle extraction device 300. The abnormal vehicle extraction device 300 sequentially designates a target time zone and a target area, and executes the following process for each target area in the target time zone.
(Step ST201)
The determination unit 301 determines whether or not to estimate the traffic state when the target time zone and the target area are designated. In other words, the determination unit 301 determines which of the traffic state value calculation unit 302 and the traffic state estimation unit 305 is to be selected as a target for instructing the calculation of the traffic state value. In the present embodiment, the determination unit 301 reads vehicle information corresponding to the specified target time zone and target area from the vehicle information DB 33, and calculates the density of the vehicle information in the target area of the specified target time zone. For example, it is assumed that the link LX is designated as the target area, and 13:00 to 13:10 of ** month * day is specified as the target time zone. Further, the determination unit 301 calculates a variance value of the traveling speed based on the traveling speed information included in the vehicle information.

(ステップST202)
リンクLXの車両情報の密度が閾値以上であり、且つ、分散値が閾値未満である場合、判定部301は、交通状態の推定が必要ないと判定する(ステップST201:NO)。この場合、判定部301は、対象エリアの交通状態値の算出を交通状態値算出部302に対して指示する。そして、交通状態値算出部302は、車両情報DB33に格納されている車両情報のうち、対象時間帯(○月○日の13:00〜13:10)に対象エリアであるリンクLX内に存在していたことを示す車両情報に基づき、対象エリア内における車両の交通状態を再現し、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する。なお、交通状態を再現するとは、例えば、対象時間帯における各時刻において、対象エリアに存在する車両400の数や位置関係、平均速度、車両400の密度等を求めることをいう。
(Step ST202)
When the density of the vehicle information on the link LX is equal to or higher than the threshold value and the variance value is lower than the threshold value, the determination unit 301 determines that it is not necessary to estimate the traffic state (step ST201: NO). In this case, the determination unit 301 instructs the traffic state value calculation unit 302 to calculate the traffic state value of the target area. And the traffic state value calculation part 302 exists in the link LX which is a target area in a target time zone (13: 00-13: 10 of ** month * day) among the vehicle information stored in vehicle information DB33. Based on the vehicle information indicating that the vehicle has been operated, the traffic state of the vehicle in the target area is reproduced, and a traffic state value indicating the traffic state in the predetermined target area in the predetermined target time zone is calculated. Note that to reproduce the traffic state means, for example, obtaining the number and positional relationship of the vehicles 400 existing in the target area, the average speed, the density of the vehicles 400, and the like at each time in the target time zone.

(ステップST203)
一方、リンクLXの車両情報の密度が閾値未満である場合、又は、リンクLXの車両情報の密度が閾値以上であり、且つ、分散値が閾値以上である場合、判定部301は、交通状態の推定が必要あると判定する(ステップST201:YES)。この場合、判定部301は、対象エリアの交通状態値の算出を交通状態推定部305に対して指示する。そして、交通状態推定部305は、推定情報DB34に格納されている推定情報に基づき、対象時間帯において推定される対象エリア内の車両状況(例えば、走行している車両の地図位置と走行速度を示す情報)を推定し、推定結果を求める。
(ステップST204)
そして、交通状態推定部305は、ステップST203において求めた推定結果に基づき、対象エリア内における車両の交通状態を再現し、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する。
(Step ST203)
On the other hand, when the density of the vehicle information of the link LX is less than the threshold value, or when the density of the vehicle information of the link LX is equal to or greater than the threshold value and the variance value is equal to or greater than the threshold value, the determination unit 301 It is determined that estimation is necessary (step ST201: YES). In this case, the determination unit 301 instructs the traffic state estimation unit 305 to calculate the traffic state value of the target area. Then, the traffic state estimation unit 305 determines the vehicle status (for example, the map position and traveling speed of the traveling vehicle) in the target area estimated in the target time zone based on the estimation information stored in the estimation information DB 34. Information) is estimated, and an estimation result is obtained.
(Step ST204)
Then, the traffic state estimation unit 305 reproduces the traffic state of the vehicle in the target area based on the estimation result obtained in step ST203, and indicates the traffic state value indicating the traffic state in the predetermined target area in the predetermined target time zone. Is calculated.

(ステップST205)
次いで、異常車両抽出部304は、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305により算出された交通状態値に基づき、車両情報が示す車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出するための異常車両抽出処理を実行する。なお、この処理内容の詳細については、図10を参照して後述する。
(ステップST206)
異常車両抽出部304は、ステップST205の処理において、異常車両が抽出されたか否かを判定する。
(Step ST205)
Next, the abnormal vehicle extraction unit 304 is abnormal as a vehicle traveling in the target area based on the traffic state value calculated by the traffic state value calculation unit 302 or the traffic state estimation unit 305. An abnormal vehicle extraction process for extracting a certain vehicle is executed. Details of this processing will be described later with reference to FIG.
(Step ST206)
The abnormal vehicle extraction unit 304 determines whether or not an abnormal vehicle has been extracted in the process of step ST205.

(ステップST207)
異常車両が抽出されたと判定した場合(ステップST206:YES)、異常車両抽出部304は、異常車両を抽出したことを報知部37から報知させる。
(ステップST208)
そして、学習部306は、異常車両抽出部304による処理結果に応じて、推定情報DB34を学習させる。具体的に説明すると、ステップST207において異常車両を検出した場合、学習部306は、検出された異常車両に対応する車両情報を除いて、車両情報DB33に基づき推定情報DB34の推定情報を学習させる。ステップST207において異常車両を検出しない場合、学習部306は、車両情報DB33に基づき推定情報DB34の推定情報を学習させる。
(ステップST209)
異常車両抽出部304は、全ての対象エリアについて異常車両抽出処理が終了したか否かを判定する。全ての対象エリアについて異常車両抽出処理を終了していないと判定した場合(ステップST209:NO)、異常車両抽出部304は、ステップST201に戻って、処理を繰り返す。一方、全ての対象エリアについて異常車両抽出処理を終了したと判定した場合(ステップST209:YES)、異常車両抽出部304は、処理を終了する。
(Step ST207)
When it is determined that an abnormal vehicle has been extracted (step ST206: YES), the abnormal vehicle extraction unit 304 notifies the notification unit 37 that an abnormal vehicle has been extracted.
(Step ST208)
Then, the learning unit 306 learns the estimation information DB 34 according to the processing result by the abnormal vehicle extraction unit 304. More specifically, when an abnormal vehicle is detected in step ST207, the learning unit 306 learns the estimated information in the estimated information DB 34 based on the vehicle information DB 33, except for the vehicle information corresponding to the detected abnormal vehicle. When no abnormal vehicle is detected in step ST207, the learning unit 306 learns the estimated information in the estimated information DB 34 based on the vehicle information DB 33.
(Step ST209)
The abnormal vehicle extraction unit 304 determines whether or not the abnormal vehicle extraction process has been completed for all target areas. If it is determined that the abnormal vehicle extraction process has not been completed for all target areas (step ST209: NO), the abnormal vehicle extraction unit 304 returns to step ST201 and repeats the process. On the other hand, when it is determined that the abnormal vehicle extraction process has been completed for all target areas (step ST209: YES), the abnormal vehicle extraction unit 304 ends the process.

(異常車両抽出処理の一例)
次に、図10を参照して、異常車両抽出処理の一例について説明する。図10は、異常車両抽出処理の一例について説明するためのフローチャートである。なお、図10に示す処理は、図9に示すステップST205の処理に相当する。
(ステップST301)
異常車両抽出部304は、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305からの交通状態値として、対象エリアごとの平均速度を取得する。異常車両抽出部304は、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305により算出された対象エリアごとの平均速度を取得してもよく、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305からの交通状態値に基づき、自身で対象エリアごとの平均速度を算出してもよい。
(ステップST302)
次いで、異常車両抽出部304は、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305からの交通状態値に基づき、対象エリアごとの車両の密度を取得する。異常車両抽出部304は、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305により算出された対象エリアごとの車両の密度を取得してもよく、交通状態値算出部302又は交通状態推定部305からの交通状態値に基づき、自身で対象エリアごとの車両の密度を算出してもよい。
(An example of abnormal vehicle extraction processing)
Next, an example of the abnormal vehicle extraction process will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of the abnormal vehicle extraction process. Note that the process shown in FIG. 10 corresponds to the process of step ST205 shown in FIG.
(Step ST301)
The abnormal vehicle extraction unit 304 acquires the average speed for each target area as the traffic state value from the traffic state value calculation unit 302 or the traffic state estimation unit 305. The abnormal vehicle extraction unit 304 may acquire the average speed for each target area calculated by the traffic state value calculation unit 302 or the traffic state estimation unit 305, and from the traffic state value calculation unit 302 or the traffic state estimation unit 305. The average speed for each target area may be calculated by itself based on the traffic state value.
(Step ST302)
Next, the abnormal vehicle extraction unit 304 acquires the vehicle density for each target area based on the traffic state value from the traffic state value calculation unit 302 or the traffic state estimation unit 305. The abnormal vehicle extraction unit 304 may acquire the density of the vehicle for each target area calculated by the traffic state value calculation unit 302 or the traffic state estimation unit 305, from the traffic state value calculation unit 302 or the traffic state estimation unit 305. Based on the traffic state value, the vehicle density for each target area may be calculated by itself.

(ステップST303)
異常車両抽出部304は、ステップST302において算出した車両の密度が、予め決められた閾値以上であるか否かを判定する。
(ステップST304)
車両の密度が閾値以上であると判定された場合(ステップST303:YES)、異常車両抽出部304は、車両の密度に応じて予め決められている許容範囲を設定する。例えば、車両の密度が高い場合、車両同士の走行速度の差が小さく、車両の密度が低い場合、車両同士の走行速度の差が大きいと考えられる。そこで、車両の密度が90%以上である場合の許容範囲が±5km/h、車両の密度が80%以上90%未満である場合の許容範囲が±7km/h、・・・、車両の密度が50%以上60%未満である場合の許容範囲が±12km/hと決められているとする。これら密度に応じて決められた許容範囲を示す情報は、図示しないが、異常車両抽出部304が内蔵する記憶部に記憶されている。
(Step ST303)
The abnormal vehicle extraction unit 304 determines whether the vehicle density calculated in step ST302 is equal to or higher than a predetermined threshold.
(Step ST304)
When it is determined that the density of the vehicle is equal to or higher than the threshold (step ST303: YES), the abnormal vehicle extraction unit 304 sets a predetermined allowable range according to the density of the vehicle. For example, when the density of vehicles is high, the difference in traveling speed between vehicles is small, and when the density of vehicles is low, the difference in traveling speed between vehicles is considered large. Therefore, the allowable range when the vehicle density is 90% or more is ± 5 km / h, the allowable range when the vehicle density is 80% or more and less than 90% is ± 7 km / h,... Suppose that the permissible range is determined to be ± 12 km / h when the ratio is 50% or more and less than 60%. Information indicating the allowable range determined according to the density is stored in a storage unit built in the abnormal vehicle extraction unit 304, although not shown.

(ステップST305)
次いで、異常車両抽出部304は、車両情報DB33に格納されている車両情報のうち、対象時間帯において対象エリアに車両400がいることを示す車両情報に基づき、車両情報に含まれる走行速度が、ステップST301において算出した対象エリア内の平均速度と乖離しているか否かを、車両ごとに判定する。具体的に説明すると、異常車両抽出部304は、車両情報に含まれる走行速度が、対象エリア内の平均速度を基準とした許容範囲内に含まれるか否かを判定する。例えば、異常車両抽出部304は、対象エリア内の平均速度の数字が許容範囲内に含まれる場合、車両情報に含まれる走行速度が対象エリア内の平均速度を基準とした許容範囲内に含まれていると判定する。これに限られず、異常車両抽出部304は、車両情報に含まれる走行速度の数字と対象エリア内の平均速度の数字の比率が所定範囲内に含まれる場合、車両情報に含まれる走行速度が対象エリア内の平均速度を基準とした許容範囲内に含まれていると判定してもよい。
(Step ST305)
Next, the abnormal vehicle extraction unit 304 is based on the vehicle information indicating that the vehicle 400 is in the target area in the target time zone among the vehicle information stored in the vehicle information DB 33, and the traveling speed included in the vehicle information is It is determined for each vehicle whether or not it deviates from the average speed in the target area calculated in step ST301. Specifically, the abnormal vehicle extraction unit 304 determines whether or not the traveling speed included in the vehicle information is included in an allowable range based on the average speed in the target area. For example, when the number of average speed in the target area is included in the allowable range, the abnormal vehicle extraction unit 304 includes the traveling speed included in the vehicle information within the allowable range based on the average speed in the target area. It is determined that The abnormal vehicle extraction unit 304 is not limited to this, and when the ratio between the number of the traveling speed included in the vehicle information and the number of the average speed in the target area is included in the predetermined range, the abnormal vehicle extraction unit 304 targets the traveling speed included in the vehicle information. You may determine with it being contained in the tolerance | permissible_range based on the average speed in an area.

(ステップST306)
車両情報に含まれる走行速度が対象エリア内の平均速度と乖離していると判定した場合(ステップST305:YES)、異常車両抽出部304は、車両情報に含まれる走行速度が、対象エリア内の平均速度を基準とした許容範囲内に含まれない車両を異常車両として抽出する。
(Step ST306)
When it is determined that the travel speed included in the vehicle information is different from the average speed in the target area (step ST305: YES), the abnormal vehicle extraction unit 304 determines that the travel speed included in the vehicle information is within the target area. Vehicles that are not included in the allowable range based on the average speed are extracted as abnormal vehicles.

(ステップST307)
そして、異常車両抽出部304は、車両情報DB33に格納されている車両情報のうち、対象時間帯において対象エリアに車両400がいることを示す車両情報に基づき、全ての車両について異常車両抽出処理が実行されたか否かを判定する。全ての車両について異常走行抽出処理が実行されたと判定しない場合(ステップST307:NO)、異常車両抽出部304は、ステップST304に戻って、処理を繰り返す。一方、全ての車両について異常走行抽出処理が実行されたと判定した場合(ステップST307:YES)、異常車両抽出部304は、処理を終了する。
(Step ST307)
And the abnormal vehicle extraction part 304 carries out the abnormal vehicle extraction process about all the vehicles based on the vehicle information which shows that the vehicle 400 exists in a target area in a target time zone among the vehicle information stored in vehicle information DB33. It is determined whether or not it has been executed. If it is not determined that the abnormal running extraction process has been executed for all the vehicles (step ST307: NO), the abnormal vehicle extraction unit 304 returns to step ST304 and repeats the process. On the other hand, when it is determined that the abnormal traveling extraction process has been executed for all the vehicles (step ST307: YES), the abnormal vehicle extracting unit 304 ends the process.

(ステップST308)
ステップST303の判定において、車両の密度が閾値未満であると判定された場合(ステップST303:NO)、異常車両抽出部304は、車両情報DB33に格納されている車両情報のうち、対象時間帯において対象エリアに車両400がいることを示す車両情報に基づき、車両情報に含まれる地図位置が示す車両400の少なくとも二点間の走行速度を算出する。例えば、異常車両抽出部304は、異なるタイミングで同一の車載器100から取得された車両情報S1,S2に基づき、車両情報S1を生成した時刻T1における地図位置P1と、次の車両情報S2を生成した時刻T2における地図位置P2との二点間の走行速度を、以下の式(4)に従って算出する。
走行速度=(P1からP2までの距離)/(時刻T2−時刻T1)・・・式(4)
(Step ST308)
When it is determined in step ST303 that the density of the vehicle is less than the threshold value (step ST303: NO), the abnormal vehicle extraction unit 304 includes the vehicle information stored in the vehicle information DB 33 in the target time zone. Based on the vehicle information indicating that the vehicle 400 is in the target area, the traveling speed between at least two points of the vehicle 400 indicated by the map position included in the vehicle information is calculated. For example, the abnormal vehicle extraction unit 304 generates the map position P1 at the time T1 when the vehicle information S1 is generated and the next vehicle information S2 based on the vehicle information S1 and S2 acquired from the same vehicle-mounted device 100 at different timings. The traveling speed between the two points with the map position P2 at time T2 is calculated according to the following equation (4).
Traveling speed = (distance from P1 to P2) / (time T2−time T1) (4)

(ステップST309)
異常車両抽出部304は、ステップST308で算出した車両400の走行速度自体が異常であるか否かを判定する。例えば、一般道路を200km/hで走行する車両は異常である。異常車両抽出部304は、ステップST308で算出した車両400の走行速度が予め決められている異常速度以上である場合、走行速度自体が異常であると判定し(ステップST309:YES)、ステップST311に進む。
(Step ST309)
The abnormal vehicle extraction unit 304 determines whether or not the traveling speed of the vehicle 400 calculated in step ST308 is abnormal. For example, a vehicle traveling on a general road at 200 km / h is abnormal. Abnormal vehicle extraction unit 304 determines that the traveling speed itself is abnormal when the traveling speed of vehicle 400 calculated in step ST308 is equal to or higher than a predetermined abnormal speed (step ST309: YES), and proceeds to step ST311. move on.

(ステップST310)
ステップST308で算出した車両400の走行速度が予め決められている異常速度未満である場合(ステップST309:NO)、異常車両抽出部304は、ステップST308で算出した車両400の走行速度の変化が異常であるか否かを判定する。例えば、数秒後の走行速度が急激に変化したり、急激な変化が繰り返された場合、このように走行する車両は異常である。異常車両抽出部304は、ステップST308で算出した車両400の走行速度の時系列における変化において変化にばらつきがある場合、又は、ステップST308で算出した車両400の走行速度の時系列における変化量が予め決められている閾値以上である場合、走行速度の時系列における変化が異常であると判定し(ステップST310:YES)、ステップST311に進む。
(Step ST310)
When the travel speed of the vehicle 400 calculated in step ST308 is less than the predetermined abnormal speed (step ST309: NO), the abnormal vehicle extraction unit 304 determines that the change in the travel speed of the vehicle 400 calculated in step ST308 is abnormal. It is determined whether or not. For example, when the traveling speed after a few seconds changes suddenly or when sudden changes are repeated, the vehicle traveling in this way is abnormal. The abnormal vehicle extraction unit 304 determines whether the variation in the time series of the traveling speed of the vehicle 400 calculated in step ST308 varies in the time series, or the amount of variation in the time series of the traveling speed of the vehicle 400 calculated in step ST308 is in advance. If it is equal to or greater than the predetermined threshold, it is determined that the change in the travel speed in time series is abnormal (step ST310: YES), and the process proceeds to step ST311.

(ステップST311)
304は、ステップST309又はステップST310において、異常であると判定された場合(ステップST309:YES、ステップST310:YES)、異常車両抽出部304は、異常であると判定された車両を異常車両として抽出する。
(Step ST311)
304, when it is determined in step ST309 or step ST310 that the vehicle is abnormal (step ST309: YES, step ST310: YES), the abnormal vehicle extraction unit 304 extracts the vehicle determined to be abnormal as an abnormal vehicle. To do.

(ステップST312)
そして、異常車両抽出部304は、車両情報DB33に格納されている車両情報のうち、対象時間帯において対象エリアに車両400がいることを示す車両情報に基づき、全ての車両について異常車両抽出処理が実行されたか否かを判定する。全ての車両について異常走行抽出処理が実行されたと判定しない場合(ステップST312:NO)、異常車両抽出部304は、ステップST308に戻って、処理を繰り返す。一方、全ての車両について異常走行抽出処理が実行されたと判定した場合(ステップST312:YES)、異常車両抽出部304は、処理を終了する。
(Step ST312)
And the abnormal vehicle extraction part 304 carries out the abnormal vehicle extraction process about all the vehicles based on the vehicle information which shows that the vehicle 400 exists in a target area in a target time zone among the vehicle information stored in vehicle information DB33. It is determined whether or not it has been executed. When it is not determined that the abnormal running extraction process has been executed for all the vehicles (step ST312: NO), the abnormal vehicle extraction unit 304 returns to step ST308 and repeats the process. On the other hand, when it is determined that the abnormal traveling extraction process has been executed for all the vehicles (step ST312: YES), the abnormal vehicle extracting unit 304 ends the process.

(その他、各構成の置換や変更)
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
(In addition, replacement and modification of each component)
In addition, it is possible to appropriately replace the components in the above-described embodiments with known components without departing from the spirit of the present invention. The technical scope of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.

例えば、異常車両抽出装置300の異常車両抽出部304は、交通状態値に基づき異常車両を抽出すると説明したが、これに限られない。例えば、異常車両抽出部304は、車両情報DB33から読み出した対象時間帯における対象エリアの車両情報に基づき、異常車両があるか否かを判定するものであってもよい。上述の通り、異常車両抽出部304は、走行速度が200km/hの車両を、車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両としては異常であるとして抽出する。また、異常車両抽出部304は、車両400の走行速度の時系列における変化量が閾値以上である場合、又は、変化量にばらつきがある場合、異常車両として抽出する。   For example, although the abnormal vehicle extraction unit 304 of the abnormal vehicle extraction device 300 has been described as extracting abnormal vehicles based on traffic state values, the present invention is not limited to this. For example, the abnormal vehicle extraction unit 304 may determine whether there is an abnormal vehicle based on the vehicle information of the target area in the target time zone read from the vehicle information DB 33. As described above, the abnormal vehicle extraction unit 304 extracts a vehicle having a traveling speed of 200 km / h as abnormal as a vehicle that travels in the target area. In addition, the abnormal vehicle extraction unit 304 extracts the vehicle 400 as an abnormal vehicle when the change amount in the time series of the traveling speed of the vehicle 400 is equal to or greater than the threshold value or when the change amount varies.

課金処理部105は、チャージカード500に対して課金料金の支払処理を行うものに限られず、クレジットカード等により課金料金の支払処理を実行するものであってもよい。   The billing processing unit 105 is not limited to the one that performs billing fee payment processing on the charge card 500, and may be one that performs billing fee payment processing using a credit card or the like.

車載器100は、地図情報や課金条件情報等を配信するセンタサーバ(図示せず)と接続されていてもよい。これにより、車載器100は、最新の地図情報に基づき車両400の地図位置を特定し、車両情報に含めることができる。また、車載器100は、最新の課金条件情報に基づき、課金処理を実行することができる。これにより、課金システムの信頼性を高めることができる。   The vehicle-mounted device 100 may be connected to a center server (not shown) that distributes map information, billing condition information, and the like. Thereby, the onboard equipment 100 can specify the map position of the vehicle 400 based on the newest map information, and can include it in vehicle information. Moreover, the onboard equipment 100 can execute a charging process based on the latest charging condition information. Thereby, the reliability of the charging system can be improved.

車載器100は、マップマッチング処理部101により得られた地図位置を車両情報に含めるものに限られず、位置情報取得部13により取得された情報をそのまま車両情報に含めるものであってもよい。   The vehicle-mounted device 100 is not limited to including the map position obtained by the map matching processing unit 101 in the vehicle information, but may include the information acquired by the position information acquiring unit 13 as it is in the vehicle information.

交通状態値算出部302及び異常車両抽出部304は、停車している車両を除くようにしてもよい。この場合、車載器100は、車両400のエンジン(イグニッション)がオフしているか否かを示す情報を車両情報に含めて、異常車両抽出装置300に送信する。交通状態値算出部302及び異常車両抽出部304は、エンジンがオフしている車両情報を除いて、所定処理を実行する。   The traffic state value calculation unit 302 and the abnormal vehicle extraction unit 304 may exclude a stopped vehicle. In this case, the vehicle-mounted device 100 includes information indicating whether or not the engine (ignition) of the vehicle 400 is off in the vehicle information and transmits the vehicle information to the abnormal vehicle extraction device 300. The traffic state value calculation unit 302 and the abnormal vehicle extraction unit 304 execute predetermined processing except for vehicle information in which the engine is off.

課金処理は、車載器100が実行する例について説明したが、課金処理は、外部サーバにより実行されるものでもよい。   Although the charging process has been described with respect to the example executed by the vehicle-mounted device 100, the charging process may be executed by an external server.

判定部301は、交通状態を推定するか否かを判定する際、車両情報の密度と走行速度の分散値とに基づき判定する例に限られない。例えば、判定部301は、車両情報の密度が閾値以上である場合、交通状態値算出部302に対して交通状態値の算出を指示し、車両情報の密度が閾値未満である場合、交通状態推定部305に対して交通状態値の算出を指示してもよい。   The determination unit 301 is not limited to the example of determining whether to estimate the traffic state based on the density of the vehicle information and the variance value of the travel speed. For example, the determination unit 301 instructs the traffic state value calculation unit 302 to calculate the traffic state value when the density of the vehicle information is greater than or equal to the threshold value, and estimates the traffic state when the density of the vehicle information is less than the threshold value. The unit 305 may be instructed to calculate the traffic state value.

(作用と効果)
上述の通り、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、車両に搭載された車載器の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、車両情報が示す車両の走行状態が対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部304を備える。
この構成により、異常車両抽出装置300は、車載器が取得した情報が実際の車両の状況と異なる可能性がある異常車両を抽出することができる。これにより、車載器が取得した車両情報が何らかの方法により改竄され、本来有料道路を走行しているにもかかわらず、通行料金の支払いを免れようとする不正通行車両を特定することができ、課金システムの信頼を向上させることができる。また、実際の走行情報と異なる状況に基づき、渋滞や混雑状況を示す交通情報が生成されることを防止することができる。
(Action and effect)
As described above, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment travels within the target area based on the vehicle information indicating the position and the traveling speed of the vehicle-mounted device mounted on the vehicle. An abnormal vehicle extraction unit 304 that extracts an abnormal vehicle as a vehicle is provided.
With this configuration, the abnormal vehicle extraction device 300 can extract an abnormal vehicle in which information acquired by the vehicle-mounted device may be different from the actual vehicle situation. As a result, the vehicle information acquired by the vehicle-mounted device can be tampered with in some way, and it is possible to identify an unauthorized traffic vehicle that is trying to avoid paying the toll even though it is originally traveling on a toll road. System reliability can be improved. Further, it is possible to prevent the generation of traffic information indicating traffic congestion or congestion based on a situation different from the actual travel information.

また、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、車両に搭載された車載器の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部302を備える。
また、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、対象エリアの速度と、実際の車両情報が示す走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、異常車両として抽出する。
この構成により、異常車両抽出装置300は、交通状態に基づき異常車両を検出することができる。これにより、車両の走行速度自体や走行速度の変化が異常でない場合であっても、同じ道路を走行する他の車両との相対的な関係に基づき、車両400ごとの異常性の判定することができる。よって、対象エリア内の交通状態に対応していない、つまり、交通状態に対応する速度では対象エリア内を走行できない可能性が高い車両を異常車両として抽出することができ、車両情報を改竄し、対象エリアを走行しているように見せかけている車両を抽出することができる。
In addition, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment is a traffic that indicates a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle-mounted device mounted on the vehicle. A traffic state value calculation unit 302 that calculates a state value is provided.
In addition, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment extracts an abnormal vehicle when the amount of deviation between the speed of the target area and the traveling speed indicated by the actual vehicle information exceeds a predetermined allowable range.
With this configuration, the abnormal vehicle extraction device 300 can detect an abnormal vehicle based on the traffic state. Thereby, even if the running speed of the vehicle itself and the change in running speed are not abnormal, the abnormality of each vehicle 400 can be determined based on the relative relationship with other vehicles running on the same road. it can. Therefore, a vehicle that does not correspond to the traffic state in the target area, that is, a vehicle that is likely to be unable to travel in the target area at a speed corresponding to the traffic state can be extracted as an abnormal vehicle. A vehicle pretending to be traveling in the target area can be extracted.

また、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、交通状態値により示される対象エリア内における車両の密度が閾値よりも高く、且つ、交通状態値により示される対象エリアの速度と実際の車両情報が示す走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、異常車両として抽出する。
この構成により、対象エリアを走行する車両の密度が閾値より高い状態における交通状態に基づき異常車両を検出する。車両の密度が高い交通状態では、車載器から取得される車両情報を多く取得できる。このため、複数の車両情報から平均的な交通状態を示す交通状態値を算出することができる。また、車両の密度が高い交通状態では、他の車両との間隔が狭く、対象エリア内の平均速度よりも速い速度で走行可能な空間が十分確保されていないと考えられる。このため、対象エリアを走行可能な速度は、交通状態に依存し、対象エリア内の交通状態が示す速度に近い。このように、対象エリアを走行する車両の走行速度がある程度制限される状態における交通状態値に基づき異常車両を検出することができるため、異常車両の検出精度を向上させることができる。
In addition, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment has a vehicle density in the target area indicated by the traffic state value higher than the threshold, and the speed and actual vehicle information of the target area indicated by the traffic state value. When the amount of deviation from the travel speed indicated by exceeds the predetermined allowable range, it is extracted as an abnormal vehicle.
With this configuration, the abnormal vehicle is detected based on the traffic state in a state where the density of the vehicle traveling in the target area is higher than the threshold value. In a traffic state where the density of the vehicle is high, a large amount of vehicle information acquired from the vehicle-mounted device can be acquired. Therefore, a traffic state value indicating an average traffic state can be calculated from a plurality of vehicle information. Further, in a traffic state where the density of vehicles is high, it is considered that there is not enough space for traveling at a speed faster than the average speed in the target area because the distance from other vehicles is narrow. For this reason, the speed at which the vehicle can travel in the target area depends on the traffic state and is close to the speed indicated by the traffic state in the target area. Thus, since the abnormal vehicle can be detected based on the traffic state value in a state where the traveling speed of the vehicle traveling in the target area is limited to some extent, the detection accuracy of the abnormal vehicle can be improved.

また、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、異なるタイミングで同一の車載器100から取得された車両情報が示す車両400の少なくとも二点の位置情報に基づき車両400の走行速度を算出する走行速度算出部303をさらに備える。
この構成により、車両情報に含まれる車両の位置に基づき、車両の位置から車両の走行速度を算出できる。車両情報に含まれる車両の位置が改竄されている場合、車両の位置から算出された車両の走行速度は、実際の走行速度と乖離している可能性が高いと考えられる。よって、車両情報に含まれる車両の位置が改竄されている可能性の高い車両を異常車両として抽出することができる。
In addition, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment calculates the traveling speed of the vehicle 400 based on the position information of at least two points of the vehicle 400 indicated by the vehicle information acquired from the same vehicle-mounted device 100 at different timings. A speed calculation unit 303 is further provided.
With this configuration, the traveling speed of the vehicle can be calculated from the position of the vehicle based on the position of the vehicle included in the vehicle information. When the position of the vehicle included in the vehicle information is falsified, it is highly likely that the traveling speed of the vehicle calculated from the position of the vehicle deviates from the actual traveling speed. Therefore, a vehicle having a high possibility that the position of the vehicle included in the vehicle information is falsified can be extracted as an abnormal vehicle.

また、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定部305をさらに備える。
この構成により、交通状態推定部305は、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の車両情報が少ない場合、所定の対象時間における所定の対象エリアの交通状態を推定する。ここで、車両情報の密度が低い場合には、少ない車両情報しか取得できないために、偏った車両情報に基づき交通状態を評価したり、偶然に特殊な状態であった車両の状態により交通状態を評価したりしてしまう虞がある。しかしながら、閾値よりも車両情報の密度が低い場合には、その対象時間帯に取得した車両情報により交通状態値を求めるのではなく、交通状態を推定し、この推定した交通状態に基づいて交通状態値を算出することで、車両情報の密度が低い対象エリアであっても平均的な交通状態に基づき異常車両を抽出することができる。
In addition, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment, when the density of the vehicle information in the predetermined target area in the predetermined target time zone is less than the threshold value, in the predetermined target area in the predetermined target time zone A traffic state estimation unit 305 that estimates the traffic state is further provided.
With this configuration, the traffic state estimation unit 305 estimates the traffic state of the predetermined target area at the predetermined target time when the vehicle information in the predetermined target area in the predetermined target time zone is small. Here, when the density of the vehicle information is low, only a small amount of vehicle information can be obtained. Therefore, the traffic state is evaluated based on the biased vehicle information, or the traffic state is accidentally determined according to the state of the vehicle. There is a risk of evaluation. However, when the density of the vehicle information is lower than the threshold value, the traffic state value is estimated based on the estimated traffic state instead of obtaining the traffic state value based on the vehicle information acquired in the target time zone. By calculating the value, an abnormal vehicle can be extracted based on an average traffic state even in a target area where the density of vehicle information is low.

また、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、異常車両を報知する報知部37をさらに備える。
この構成により、異常車両についての情報を、有料道路のついての料金支払いを管理する管理者、車両情報に基づき交通状況を監視する監視者、又は、異常車両と判定された車両の運転手に報知することができる。
Moreover, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment further includes a notification unit 37 that notifies the abnormal vehicle.
With this configuration, information on abnormal vehicles is notified to the manager who manages the payment of tolls on toll roads, the supervisor who monitors traffic conditions based on the vehicle information, or the driver of the vehicle determined to be abnormal can do.

また、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、異常車両抽出部304が異常であると判定した車両についての課金状況を修正するための情報を生成する修正部307をさらに備える。
この構成により、修正されるべき課金状況を修正するための情報が生成され、課金状況を修正するための処理が容易になる。
In addition, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment further includes a correction unit 307 that generates information for correcting the charging status of the vehicle that is determined to be abnormal by the abnormal vehicle extraction unit 304.
With this configuration, information for correcting the charging status to be corrected is generated, and processing for correcting the charging status is facilitated.

また、本実施形態に係る異常車両抽出装置300は、交通状態値を算出する場合、車両情報に含まれる地図位置を用いている。
この構成により、車両の位置情報として緯度経度を示す情報を用いた場合に比べて、交通状態の再現精度を向上させることができる。
Moreover, the abnormal vehicle extraction device 300 according to the present embodiment uses the map position included in the vehicle information when calculating the traffic state value.
With this configuration, it is possible to improve the traffic state reproduction accuracy as compared with the case where information indicating latitude and longitude is used as the position information of the vehicle.

なお、本発明における車載器100と異常車両抽出装置300の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより工程を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)を備えたWWWシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。   In addition, the program for realizing the functions of the vehicle-mounted device 100 and the abnormal vehicle extraction device 300 in the present invention is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed. You may perform a process by doing. Here, the “computer system” includes an OS and hardware such as peripheral devices. The “computer system” includes a WWW system having a homepage providing environment (or display environment). The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Further, the “computer-readable recording medium” refers to a volatile memory (RAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, those holding programs for a certain period of time are also included.

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。   The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.

1 異常車両抽出システム
100 車載器
200 路側装置
201 路側アンテナ
300 異常車両抽出装置
500 チャージカード
11 通信部
12 時計
13 位置情報取得部
14 車両状態検出部
15 CPU
16 記憶部
17 リーダライタ
101 マップマッチング処理部
102 速度情報算出部
103 車両情報生成部
104 車両情報出力部
105 課金処理部
121 地図情報
122 車両情報
123 課金条件情報
31 通信部
32 登録部
33 車両情報DB
34 推定情報DB
35 課金情報DB
36 CPU
37 報知部
301 判定部
302 交通状態値算出部
303 走行速度算出部
304 異常車両抽出部
305 交通状態推定部
306 学習部
307 修正部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Abnormal vehicle extraction system 100 Onboard equipment 200 Roadside device 201 Roadside antenna 300 Abnormal vehicle extraction device 500 Charge card 11 Communication part 12 Clock 13 Position information acquisition part 14 Vehicle state detection part 15 CPU
16 storage unit 17 reader / writer 101 map matching processing unit 102 speed information calculation unit 103 vehicle information generation unit 104 vehicle information output unit 105 charging processing unit 121 map information 122 vehicle information 123 charging condition information 31 communication unit 32 registration unit 33 vehicle information DB
34 Estimated information DB
35 Billing information DB
36 CPU
37 notification unit 301 determination unit 302 traffic state value calculation unit 303 travel speed calculation unit 304 abnormal vehicle extraction unit 305 traffic state estimation unit 306 learning unit 307 correction unit

Claims (11)

車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部と、
前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部と、
を備え
前記異常車両抽出部は、前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値として、前記対象エリア内の速度と、前記対象エリア内の車両の密度とを取得し、前記対象エリア内の車両の密度が閾値よりも高く、且つ、前記対象エリア内の速度と前記車両情報が示す車両の走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定することを特徴とする異常車両抽出装置。
A traffic state value for calculating a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from an onboard device mounted on the vehicle. A calculation unit;
Based on the traffic state value calculated by the traffic state value calculation unit and the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device of each vehicle, the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area. An abnormal vehicle extraction unit for extracting a vehicle;
Equipped with a,
The abnormal vehicle extraction unit acquires the speed in the target area and the density of vehicles in the target area as the traffic state value calculated by the traffic state value calculation unit, and the vehicle in the target area When the density is higher than the threshold and the amount of deviation between the speed in the target area and the travel speed of the vehicle indicated by the vehicle information exceeds a predetermined allowable range, the travel state of the vehicle is abnormal. determining abnormally vehicle extraction device according to claim Rukoto.
異なるタイミングで同一の車載器から取得された前記車両情報が示す車両の少なくとも二点の位置情報に基づき当該車両の走行速度を算出する走行速度算出部をさらに備え、
前記異常車両抽出部は、
前記走行速度算出部が算出した走行速度に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の異常車両抽出装置。
A travel speed calculating unit that calculates a travel speed of the vehicle based on position information of at least two points of the vehicle indicated by the vehicle information acquired from the same vehicle-mounted device at different timings;
The abnormal vehicle extraction unit
2. The method according to claim 1 , further comprising: determining whether or not the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area based on the traveling speed calculated by the traveling speed calculation unit. The abnormal vehicle extraction device described.
前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両を報知する報知部をさらに備えることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の異常車両抽出装置。 The abnormal vehicle extraction device according to claim 1 , further comprising a notification unit that notifies a vehicle that is determined to be abnormal by the abnormal vehicle extraction unit. 前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両についての課金状況を修正するための情報を生成する修正部をさらに備えることを特徴とする請求項1から3のうちいずれか一項に記載の異常車両抽出装置。 The correction part which produces | generates the information for correcting the charging condition about the vehicle which the abnormal vehicle extraction part determined to be abnormal is provided further, The correction part as described in any one of Claim 1 to 3 characterized by the above-mentioned. Abnormal vehicle extraction device. 車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出部と、
前記交通状態値算出部が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出部と、
所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の前記車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定部と、を備え、
前記交通状態値算出部は、前記車両情報の密度が閾値以上であった場合、前記交通状態値を算出し、
前記異常車両抽出部は、前記交通状態推定部が推定した交通状態に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定することを特徴とする異常車両抽出装置
A traffic state value for calculating a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from an onboard device mounted on the vehicle. A calculation unit;
Based on the traffic state value calculated by the traffic state value calculation unit and the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device of each vehicle, the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area. An abnormal vehicle extraction unit for extracting a vehicle;
If the density of the vehicle information in a predetermined target area in a predetermined target time period is less than the threshold value, and a traffic state estimation unit that estimates a traffic condition in a predetermined target area in a predetermined target time period ,
The traffic state value calculating unit calculates the traffic state value when the density of the vehicle information is equal to or higher than a threshold value,
The abnormal vehicle extraction unit determines whether or not the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area based on the traffic state estimated by the traffic state estimation unit. An abnormal vehicle extraction device characterized.
前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両を報知する報知部をさらに備えることを特徴とする請求項5に記載の異常車両抽出装置。 The abnormal vehicle extraction device according to claim 5 , further comprising a notification unit that notifies a vehicle that is determined to be abnormal by the abnormal vehicle extraction unit. 前記異常車両抽出部が異常であると判定した車両についての課金状況を修正するための情報を生成する修正部をさらに備えることを特徴とする請求項5又は請求項6に記載の異常車両抽出装置。 The abnormal vehicle extraction device according to claim 5 , further comprising a correction unit that generates information for correcting a charging status of the vehicle that is determined to be abnormal by the abnormal vehicle extraction unit. . 車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出ステップと、
前記交通状態値算出ステップにおいて算出された前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出ステップと、
を備え
前記異常車両抽出ステップでは、前記交通状態値算出ステップで算出された前記交通状態値として、前記対象エリア内の速度と、前記対象エリア内の車両の密度とを取得し、前記対象エリア内の車両の密度が閾値よりも高く、且つ、前記対象エリア内の速度と前記車両情報が示す車両の走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定することを特徴とする異常車両抽出方法。
A traffic state value for calculating a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from an onboard device mounted on the vehicle. A calculation step;
Based on the traffic state value calculated in the traffic state value calculating step and the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device of each vehicle, the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area. An abnormal vehicle extraction step for extracting a vehicle that is,
Equipped with a,
In the abnormal vehicle extraction step, as the traffic state value calculated in the traffic state value calculating step, a speed in the target area and a density of vehicles in the target area are acquired, and a vehicle in the target area is obtained. If the density of the vehicle is higher than the threshold and the amount of deviation between the speed in the target area and the running speed of the vehicle indicated by the vehicle information exceeds a predetermined allowable range, the running state of the vehicle is abnormal. abnormal vehicle extraction method characterized that you determined.
コンピュータを、
車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出手段、
前記交通状態値算出手段が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出手段、
として機能させるプログラムであって、
前記異常車両抽出手段は、前記交通状態値算出手段が算出した前記交通状態値として、前記対象エリア内の速度と、前記対象エリア内の車両の密度とを取得し、前記対象エリア内の車両の密度が閾値よりも高く、且つ、前記対象エリア内の速度と前記車両情報が示す車両の走行速度とのズレ量が所定の許容範囲を超えている場合、当該車両の走行状態が異常であると判定するプログラム。
Computer
A traffic state value for calculating a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from an onboard device mounted on the vehicle. Calculation means,
Based on the traffic state value calculated by the traffic state value calculation means and the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device of each vehicle, the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area. Abnormal vehicle extraction means for extracting a certain vehicle;
A program that functions as
The abnormal vehicle extraction unit acquires the speed in the target area and the density of vehicles in the target area as the traffic state value calculated by the traffic state value calculation unit, and the vehicle in the target area When the density is higher than the threshold and the amount of deviation between the speed in the target area and the travel speed of the vehicle indicated by the vehicle information exceeds a predetermined allowable range, the travel state of the vehicle is abnormal. A program to judge .
車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出ステップと、
前記交通状態値算出ステップにおいて算出された前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出ステップと、
所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の前記車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定ステップと、を備え、
前記交通状態値算出ステップでは、前記車両情報の密度が閾値以上であった場合、前記交通状態値を算出し、
前記異常車両抽出ステップでは、前記交通状態推定ステップで推定された交通状態に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定することを特徴とする異常車両抽出方法。
A traffic state value for calculating a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from an onboard device mounted on the vehicle. A calculation step;
Based on the traffic state value calculated in the traffic state value calculating step and the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device of each vehicle, the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area. An abnormal vehicle extraction step for extracting a vehicle that is,
A traffic state estimation step for estimating a traffic state in the predetermined target area in the predetermined target time zone when the density of the vehicle information in the predetermined target area in the predetermined target time zone is less than a threshold value. ,
In the traffic state value calculating step, when the density of the vehicle information is equal to or higher than a threshold, the traffic state value is calculated,
In the abnormality vehicle extraction step, based on traffic conditions estimated by the traffic condition estimation step, the running state of the vehicle indicated by the vehicle information is you determine whether abnormalities as vehicle traveling the target area The abnormal vehicle extraction method characterized by the above-mentioned.
コンピュータを、
車両に搭載された車載器から取得された当該車両の位置及び走行速度を示す車両情報に基づき、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を示す交通状態値を算出する交通状態値算出手段、
前記交通状態値算出手段が算出した前記交通状態値、及び各車両の車載器から取得した前記車両情報に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常である車両を抽出する異常車両抽出手段、
所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の前記車両情報の密度が閾値未満であった場合、所定の対象時間帯における所定の対象エリア内の交通状態を推定する交通状態推定手段、
として機能させるプログラムであって、
前記交通状態値算出手段は、前記車両情報の密度が閾値以上であった場合、前記交通状態値を算出し、
前記異常車両抽出手段は、前記交通状態推定手段が推定した交通状態に基づき、前記車両情報が示す車両の走行状態が前記対象エリア内を走行する車両として異常であるか否かを判定するプログラム。
Computer
A traffic state value for calculating a traffic state value indicating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone based on vehicle information indicating the position and traveling speed of the vehicle acquired from an onboard device mounted on the vehicle. Calculation means,
Based on the traffic state value calculated by the traffic state value calculation means and the vehicle information acquired from the vehicle-mounted device of each vehicle, the traveling state of the vehicle indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area. Abnormal vehicle extraction means for extracting a certain vehicle;
A traffic state estimating means for estimating a traffic state in a predetermined target area in a predetermined target time zone when the density of the vehicle information in the predetermined target area in a predetermined target time zone is less than a threshold;
A program that functions as
The traffic state value calculating means calculates the traffic state value when the density of the vehicle information is equal to or higher than a threshold;
The abnormal vehicle extraction unit is a program for determining whether or not the vehicle traveling state indicated by the vehicle information is abnormal as a vehicle traveling in the target area based on the traffic state estimated by the traffic state estimating unit .
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